MapReduce et Big Data

Les données de très grande taille qui posent des défis logistiques importants pour leur gestion et manipulation.

Ensemble de données dont la taille dépasse les capacités de capture, stockage, analyse et gestion des systèmes de gestion de bases de données classiques.

Très grand volume de données que les outils traditionnels de gestion de base de données ou de gestion de l'information ne peuvent pas traiter efficacement.

Ressource d'information dont le volume, la vélocité et la variété nécessitent des technologies et des méthodes analytiques spécifiques pour extraire de la valeur et nécessitent des traitements parallélisés.

La quantité de données professionnelles double tous les 1,2 ans, et la quantité de données digitales/web double tous les 2 ans.

Les données Big Data sont souvent non structurées, hétérogènes et leur volume augmente constamment.

Les environnements technologiques des entreprises ne sont pas toujours adaptés au stockage et au traitement de ces données massives.

Le terme Big Data est utilisé pour qualifier les données massives.

L'apparition du terme 'Big Data' est attribuée à un article scientifique de 1997 qui mettait en avant les défis technologiques liés à la gestion des 'grands ensembles de données'.

L'explosion des données numériques, notamment sur le web, a nécessité des méthodes et technologies innovantes pour la gestion et l'analyse de ces données.

La première phase du processus MapReduce, où les données d'entrée sont divisées en blocs de taille similaire.

La deuxième phase du processus MapReduce, où chaque bloc de données est traité indépendamment pour générer des paires clés-valeurs intermédiaires.

La troisième phase du processus MapReduce, où les paires clés-valeurs intermédiaires sont regroupées et triées par clé.

La quatrième phase du processus MapReduce, où les paires clés-valeurs intermédiaires ayant la même clé sont combinées pour produire des résultats finaux.

La cinquième et dernière phase du processus MapReduce, où les résultats finaux sont collectés et rassemblés.

Le domaine de la recherche scientifique s'appuie sur l'utilisation de techniques avancées pour analyser et comprendre les données et les informations pertinentes.

Un ensemble de techniques et d'outils utilisés pour collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données afin de prendre des décisions éclairées.

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de la recherche scientifique qui vise à créer des machines capables d'apprendre et d'effectuer des tâches complexes, comme la résolution de problèmes et la prise de décisions.

La Data Science est une discipline qui utilise des méthodes statistiques, mathématiques et informatiques pour extraire des informations significatives à partir de grandes quantités de données.

Le Big Data est un concept qui fait référence à des ensembles de données d'une taille et d'une complexité telles qu'elles nécessitent des technologies et des méthodes spécifiques pour être traitées et analysées.

La Veille sanitaire consiste à analyser les informations pertinentes pour surveiller et prévenir les risques pour la santé publique. Le Big Data peut être utilisé pour identifier et gérer les menaces sanitaires.

Le Big Data présente des défis liés à la gestion des données volumineuses, à leur arrivée rapide en grande quantité et à l'identification de la plateforme appropriée pour leur stockage et leur analyse.

La gestion des données est un aspect crucial du Big Data, qui implique le choix de la plateforme de stockage appropriée, la définition de l'architecture de stockage optimale et la mise en place d'un système de gestion des données efficace.

Dans le traitement parallèle des tâches Map, un bloc à la fois est traité sur chaque nœud.

Une fois qu'un nœud a terminé une tâche, on lui affecte un nouveau bloc de données. Cela permet d'améliorer l'efficacité, surtout si les nœuds ont des capacités de traitement différentes.

Si un nœud rencontre une erreur lors du traitement d'un bloc, la tâche peut être affectée à un autre nœud.

Bien que le MapReduce utilise des nœuds multiples pour le traitement, cela ne signifie pas que chaque nœud traitera forcément le même nombre de blocs.

MapReduce peut être utilisé pour l'indexation. Par exemple, on peut identifier tous les mots d'un document et construire un index qui liste les mots et leurs positions dans le document.

MapReduce est un modèle adapté au traitement des données structurées et non structurées.

La vitesse d'exécution de MapReduce est optimisée par son environnement parallèle et distribué.

La volumétrie des données n'impacte pas les transformations appliquées à la fin du processus MapReduce.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer des données volumineuses et non structurées, mais elles présentent des inconvénients.

Les bases de données NoSQL peuvent être déployées sur plusieurs serveurs pour gérer des volumes de données croissants, mais cela peut poser des problèmes de cohérence des données.

Les bases de données NoSQL utilisent souvent des langages de requête spécifiques, ce qui peut rendre difficile la migration des données depuis des systèmes relationnels.

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires, mais leur adoption dans le monde professionnel est encore limitée.

Les bases de données NoSQL sont souvent développées en open source, ce qui peut poser des problèmes de support client et de stabilité.

Un système de gestion de données permettant d'exécuter des requêtes en SQL, de traiter des données en flux, d'analyser des graphes et d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique.

Un système de gestion de données qui utilise des paires clé-valeur pour stocker des données. La clé est un identifiant unique pour chaque valeur.

Un système de gestion de données qui stocke les données dans un format hiérarchique, comme un arbre. Les données sont organisées en nœuds connectés par des liens.

Un système de gestion de données qui stocke les données dans un format de graphe, avec des nœuds représentant des entités et des arêtes représentant les relations entre les entités.

Un type de base de données qui n'utilise pas le langage SQL pour interagir avec les données. Il offre plus de flexibilité et est conçu pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes.

Un type de base de données NoSQL qui utilise des colonnes pour stocker des données. Il est conçu pour gérer de grandes quantités de données et permet des requêtes flexibles.

Une technologie de stockage de données qui permet de distribuer les données sur plusieurs serveurs. Elle est utilisée pour gérer de grands ensembles de données et offre une haute disponibilité.

Une approche visant à stocker les données à distance sur des serveurs dans le cloud. Elle offre une flexibilité et une évolutivité pour gérer des données massives.