Big Data
Concept illustrant le traitement de données massives qui dépasse les outils de gestion de données classiques. Le concept est souvent rattaché aux "3V" mentionnés dans un rapport de Gartner portant sur la croissance des données: Volume / Variété / Vélocité. Hadoop
Framework libre et open-source écrit en Java. Hadoop naquit dans le cadre du projet Nutch dont le but était de construire un moteur de recherche open-source. Les développeurs (dont un des principaux intervenants était Doug Cutting, souvent cité comme le créateur d'Hadoop) rencontraient des problèmes dans la gestion de calculs distribués sur plusieurs serveurs. Suite à plusieurs articles publiés par Google en 2003 et 2004, les développeurs mirent au point HDFS et MapReduce qui constituèrent ensuite, en 2006, le framework Hadoop. Lexique big data definition. Hortonworks
Société créée en 2011 et basée en Californie. Son activité principale est liée au développement et soutien d'Hadoop. Elle propose plusieurs plateformes (ou distributions) se basant sur ce framework.
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Le Big data est une expression anglophone utilisée pour désigner des ensembles de données informatiques tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données et impossibles à sauvegarder sur des supports traditionnels (bandes magnétiques, usb, etc. ). Le Big Data est considéré comme l'un des défis informatiques de la décennie.
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Qualité des données: C'est l'un des problèmes clés du Big Data: pour que les algorithmes fonctionnent correctement, ils doivent pouvoir s'appuyer sur des données fiables et cohérentes. Cela impose un gros travail de nettoyage en amont pour ne pas faire ce qu'on appelle du "Machine Learning on dirty data". R: Langage lié à l'analyse statistique, R s'impose de plus en plus comme le langage du Big Data. Projet open source, R bénéficie d'un fort soutien du secteur universitaire ainsi que de la société Revolution Analytics, rachetée par Microsoft en 2015. Régression logistique: algorithme prédictif utilisé dans le scoring des clients. Réseaux de neurones: algorithmes inspirés par le fonctionnement des neurones biologiques. Le fonctionnement d'un réseau de neurones éventuellement disposés en plusieurs couches est simulé. Petit lexique du BigData - EASYTEAM. On définit le nombre de neurones, le nombre de couches et l'algorithme fonctionne en boite noire. Scoring: Note attribuée à un prospect pour évaluer son appétence à une offre, le risque de perte de son client (attrition) ou encore un risque d'impayé.
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Mieux comprendre l'univers du Big Data grâce à 10 expressions-clés: Le Big data: Big data est le terme anglais pour désigner les mégadonnées ou données massives. Il s'agit des données issues de la sphère web et des objets connectés. Ces dernières sont tellement volumineuses et de nature diversifiée qu'elles requièrent de nouvelles techniques de collecte, de stockage et de traitement pour pouvoir être exploitées. L'open Data: L'open Data est une donnée numérique produite par une entreprise, un service public ou une collectivité. Sa particularité vient du fait qu'elle est mise en ligne selon une méthode structurée permettant son libre accès et sa libre réutilisation par tous (open data = donnée ouverte) La CRM: Le custmer Relationship Management ou la Gestion de la relation client (GRC) regroupe les diffents outils et techniques visant à capter, à analyser et à traiter les donnée relatives aux prospects et aux clients. Le vocabulaire du Data Scientist pour les nuls | Devenir Data Scientist. Le data Mining: Le data Mining ou exploitation de données consiste à extraire une connaissance ou un savoir d'une masse de données souvent issues du Big data.
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Hadoop: Il s'agit d'un framework Open source codé en Java et conçu pour réaliser des traitements sur des données massives. C'est l'un des frameworks les plus utilisés, et permet notamment d'implémenter le MapReduce. Développé par Apache. Equivalents: Pig, Hive, Aster. I/O archite ct ure: A rchitecture faisant intervenir des entrées et des sorties de données. Langage informatique: Notation conventionnelle destinée à formuler des algorithmes et produire des programmes informatiques qui les appliquent. Lexique big data manager. D'une manière similaire à une langue naturelle, un langage de programmation est composé d'un alphabet, d'un vocabulaire, de règles de grammaire, et de significations. Quelques exemples de language de programmation: SAS, R, SQL, Matlab, Fortran, Cobol, Python, Perl, JS, Bash, Java, C++… ⇒ L'indice TIOBE permet de suivre la 'popularité' des différents langages dans le temps. Machine learning: Auto-apprentissage ou apprentissage automatique en français. Voir mon post complet sur le sujet. MapReduce: C'est une procédure de développement informatique, inventée par Google, dans laquelle sont effectués des calculs parallèles de données très volumineuses, distribués sur différentes machines dans des lieux différents (Clusters ou Cloud computing).
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Dans la pratique, cela revient à mettre en algorithme un modèle simplifié des théories linguistiques dans des systèmes informatiques d'apprentissage et de statistiques. Variance: L a variance est une mesure servant à caractériser la dispersion d'un échantillon ou d'une distribution. Elle indique de quelle manière la série statistique ou la variable aléatoire se disperse autour de sa moyenne ou son espérance. Une variance de zéro signale que toutes les valeurs sont identiques. Une petite variance est signe que les valeurs sont proches les unes des autres alors qu'une variance élevée est signe que celles-ci sont très écartées. Lexique big data analysis. La racine carrée de la variance est l'écart-type. Dans la pratique, on préfère l'écart type (lettre grecque sigma) à la variance, car l'écart type peut être comparé à l'ordre de grandeur des valeurs, ce qui n'est pas le cas de la variance
Sourcing / Remerciements:
Article sur LinkedIn – Bernard Marr
Dé
Wikipedia
Journal du net
L'utilisation d'un bloc propre à HDFS a plusieurs avantages: pouvoir stocker des fichiers dépassant la taille d'un disque, dissocier la donnée brute et la partie metadata (optimale pour le traitement de la donnée) ou encore faciliter la réplication des données et assurer donc une protection maximum contre la panne matérielle. Spark
Moteur de calcul, considéré comme une évolution du modèle MapReduce du fait de son gain en performances. A la différence de MapReduce qui va écrire des fichiers sur disque à chacune de ses étapes (Map / Shuffle / Reduce), Spark va réaliser ses tâches d'analyse de la donnée en mémoire et en temps réel. Tout le lexique & jargon Data dont vous avez besoin | Jedha Bootcamp. Spark a été initialement développé en Scala. Yet Another Resource Negociator (YARN)
Constitue avec HDFS la base du socle Hadoop et assure la distribution des traitements sur les noeuds d'un cluster Hadoop. Historiquement, MapReduce dans sa première version utilisait un moteur interne (jobtracker & tasktracker) pour gérer la partie distribuée de son traitement. Dans sa version 2, cette gestion de la distribution du traitement a été déportée vers un composant nommé Yarn.
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