Cours Big Data

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Questions and Answers

Quel est l'effet principal de la duplication des blocs sur différents datanodes?

Diminution des coûts d'exploitation

Fiabilité des données (correct)

Augmentation de la vitesse de traitement

Réduction de l'espace de stockage

Le secondary namenode n'archive pas les metadata.

False

Quel mécanisme permet au namenode de savoir sur quels datanodes se trouvent les blocs?

Metadata

En cas de panne du namenode, le système HDFS est __________.

mort Signup and view all the answers

Associez les composants HDFS avec leurs fonctions appropriées :

Namenode = Gère la localisation des fichiers Datanode = Stocke les blocs de données Secondary Namenode = Archive les metadata Namenodes de secours = Assurent la haute disponibilité Signup and view all the answers

Quel est le rôle principal du namenode dans un système HDFS ?

Contenir tous les noms et blocs des fichiers Signup and view all the answers

Chaque bloc HDFS est de taille fixe de 128Mo.

False Signup and view all the answers

Comment HDFS garantit-il la fiabilité des fichiers ?

En copiant les fichiers sur plusieurs machines. Signup and view all the answers

Le système de fichiers distribué d'Hadoop s'appelle HDFS, qui signifie _____ .

Hadoop Distributed File System Signup and view all the answers

Associez les types de nœuds HDFS à leur fonction :

Namenode = Contient tous les noms et blocs des fichiers Secondary Namenode = Enregistre des sauvegardes de l'annuaire Datanode = Stocke les blocs de contenu des fichiers Signup and view all the answers

Quel concept permet à HDFS de rendre invisible la position exacte d'un fichier ?

Gérer la répartition des fichiers sur de nombreuses machines Signup and view all the answers

Les blocs d'un même fichier sont toujours stockés sur la même machine dans HDFS.

False Signup and view all the answers

Quelle est la taille d'un bloc HDFS ?

256Mo Signup and view all the answers

Quelle est la définition du Big Data?

Un volume de données tellement grand qu'il ne peut pas être géré par les SGBD classiques Signup and view all the answers

Le préfixe 'G' dans le système de préfixes multiplicatifs représente 1 milliard.

True Signup and view all the answers

Quels sont les 5 V’s du Big Data?

Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur Signup and view all the answers

Le système de fichiers qui permet de gérer de grandes quantités de données est appelé ______.

HDFS Signup and view all the answers

Associez les préfixes avec leur facteur:

kilo = $10^3$ méga = $10^6$ giga = $10^9$ téra = $10^{12}$ Signup and view all the answers

Quel traitement est utilisé pour gérer de grandes quantités de données?

Traitement map-reduce Signup and view all the answers

Les bases de données comme HBase et Cassandra sont conçues pour les données non structurées.

True Signup and view all the answers

Qu'est-ce que le Cloud dans le contexte du Big Data?

Un espace de stockage distribué Signup and view all the answers

Study Notes

Le cours est responsable du Dr. Wiem Chebil
Le sujet principal est le Big Data
Le Big Data est une quantité massive de données dynamiques, volumineuses et disparates provenant des personnes, des outils et des machines

Evolution des données

L'évolution des données suit l'évolution de la technologie, du téléphone au smart car, en passant par le desktop et le cloud.
Les données générées par les objets connectés sont en constante augmentation.

Les 5 V's du Big Data

Volume : Quantité immense de données (ZB, YB,...).
Vélocité : Génération de données rapide (Batch, streams).
Variété : Différentes sources et structures de données.
Valeur : Transformation des données (qualité et origine).
Veracité : Qualité et origine des données (cohérent, intégrité...).

Différents types de données

Structurées : Format et taille fixes (tableaux dans des bases de données relationnelles).
Semi-structurées : Structure, mais ne peuvent pas être stockées dans des bases de données relationnelles, (XML, JSON, email).
Non-structurées : Pas de format (images, audio, vidéos).

Les capacités de stockage

Les capacités de stockage ont connu une augmentation exponentielle :
Yottabytes, Zettabytes, etc.

Organisation de données et traitement

Répartition : Répartir les données sur plusieurs machines (data centers).
Méthodes de traitement: Systèmes de fichiers distribués comme HDFS, bases de données spécifiques comme HBase ou Cassandra, algorithmes faciles à paralléliser comme map-reduce.

Machines connectées

Les machines sont connectées pour le partage des espaces de stockage et la puissance de calcul (cloud).

Technologies du Big Data

Hadoop : Framework permettant le stockage et le traitement distribué des données volumineuses (technologie MapReduce de Google).
Fournisseurs : Hadoop est disponible à travers différents fournisseurs (Cloudera, IBM, Hortonworks...).

Hadoop

Framework Open Source : Développé par Doug Cutting en 2004, basé sur Java.
Résiste aux pannes : Construction fiable pour les applications distribuées.
Hadoop Distributed File System (HDFS) : Système de stockage (des pétaoctets de données), avec traitement parallèle et distribué, tolérance aux erreurs.
Le Cluster Hadoop : Collection de racks (ordinateurs) connectés.
Nœuds : Composants du cluster : principaux (namenodes et secondaires), de stockage (datanodes).
NameNode : Contient les noms et les blocs des fichiers (annuaire téléphonique).
Secondary NameNode : Sauvegarde du NameNode.
DataNodes : Stockent les blocs du contenu des fichiers.

Le concept de HDFS

Stockage distribué : Les données sont divisées en blocs et stockées sur différents nœuds du cluster.
Fiabilité et tolérance aux pannes : Réplication des blocs de données sur différents nœuds.
Accès à haut débit : Accès simultané aux blocs de données pour les processus.
Évolutivité : Ajouter des nœuds pour augmenter la capacité de stockage.
Configuration (core-site.xml, hdfs-site.xml): Gestion des paramètres de configuration.
Démarrage (start-dfs): Initiation du cluster.
Arrêt (stop-dfs): Arrêt du cluster.

Mode high availability

Systèmes de secours en cas de panne du serveur principal.
Système de clonage des serveurs

YARN

Planificateur et gestionnaire des ressources du cluster (Yet Another Resource Negotiator)
Hadoop 2.0 soutient plusieurs processus en parallèle.
Conteneur: CPU et mémoire alloués sur un seul nœud pour exécuter des tâches.
Différents types de nœuds (NodeManager & ResourceManager).

Configuration du service YARN

mapred-site.xml: Configuration des paramètres du MapReduce.
yarn-site.xml: Configuration des paramètres du YARN (resource -manager, node managers).

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Description

Ce quiz aborde les fondements du Big Data, incluant son évolution, les 5 V's qui le définissent ainsi que les différents types de données. Une compréhension approfondie de ces concepts est essentielle pour évoluer dans le domaine de l'analyse de données. Testez vos connaissances et voyez combien vous en savez sur ce sujet crucial.

Cours Big Data - Introduction et Concepts

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