MapReduce et Big Data

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Questions and Answers

Quelle est la fonction de la phase Map dans le processus MapReduce ?

Générer des paires clés/valeurs à partir d'un ensemble d'entrées (correct)

Créer des blocs de données de même taille

Fusionner des paires clés/valeurs agrégés

Regrouper des paires clés/valeurs par ordre

Quel est le rôle principal de la phase Shuffle dans MapReduce ?

Regrouper et trier les paires clés/valeurs intermédiaires (correct)

Fusionner les paires de valeurs agrégées

Produire une sortie finale des résultats

Découper les données en blocs

Quel type d'architecture est utilisée par un cluster MapReduce ?

P2P

Client-serveur

Distribué aléatoire

Maître-esclave (correct)

Quel est le but de la phase Reduce dans le processus MapReduce ?

Fournir une sortie d'un ensemble de paires clés/valeurs Signup and view all the answers

Que produit la phase finale du processus MapReduce ?

Un ensemble de résultats regroupés Signup and view all the answers

Quel est un des cas d'usage réel du Big Data utilisé par la police de Chicago ?

Contrôler les populations de rats dans la ville Signup and view all the answers

Quel outil est développé par l'université de Georgetown pour prédire les conflits mondiaux ?

GDELT Signup and view all the answers

Quelle technique n'est pas mentionnée parmi celles utilisées dans la recherche scientifique ?

Le marketing numérique Signup and view all the answers

Quel défi majeur du Big Data n'est pas mentionné dans le contenu ?

Problèmes de sécurité des données Signup and view all the answers

Quel concept est utilisé pour cibler les clients lors de publicités sur le web ?

Real-Time-Bidding Signup and view all the answers

Quelle préoccupation majeure concernant le Big Data est liée à la vitesse d'arrivée des données ?

Traitement en temps réel Signup and view all the answers

Quelles techniques ne font pas partie des techniques scientifiques utilisées dans la recherche ?

Évaluation financière Signup and view all the answers

Quel aspect du Big Data est crucial pour gérer les données efficacement ?

L'architecture des données Signup and view all the answers

Quel est un des défis principaux associé aux données qualifiées de Big Data?

La gestion logistique des données de grande taille Signup and view all the answers

Quelle caractéristique n'est pas un élément clé des définitions du Big Data?

Sécurité des données Signup and view all the answers

À quelle fréquence le volume de données professionnelles double-t-il en moyenne?

Tous les 1,2 ans Signup and view all the answers

Quel auteur définit le Big Data comme des collections de données dépassant la capacité des systèmes de gestion de bases de données classiques?

McKinsey Signup and view all the answers

Quelle définition du Big Data inclut l'idée de traitements parallélisés?

Définition 4 Signup and view all the answers

Dans quel contexte le terme 'Big Data' est-il apparu pour la première fois?

Dans un article scientifique sur les défis technologiques Signup and view all the answers

Quelles technologies sont spécifiquement nécessaires pour traiter les caractéristiques du Big Data?

Méthodes analytiques particulières Signup and view all the answers

Quel fait est vrai concernant les données numériques produites?

Elles doublent tous les 2 ans Signup and view all the answers

Quel terme définit les ressources d’informations nécessitant des technologies particulières en raison de leur volume, vélocité, et variété?

Big Data Signup and view all the answers

Quel est un avantage des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données traditionnelles?

Elles supportent une scalabilité verticale et horizontale Signup and view all the answers

Quel problème majeur est souvent associé aux solutions NoSQL?

Complexité des traitements due à l'absence d'un langage de requêtage puissant Signup and view all the answers

Quel aspect des données est souvent privilégie dans les systèmes NoSQL?

La disponibilité et le partitionnement Signup and view all the answers

Pourquoi les technologies NoSQL peuvent-elles poser un défi dans le monde professionnel?

Elles nécessitent une formation spécialisée pour le personnel Signup and view all the answers

Quel est un inconvénient des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données relationnelles?

Elles offrent moins de cohérence dans les données Signup and view all the answers

Quel est l'avantage principal de la parallélisation dans le processus MapReduce ?

Les nœuds peuvent traiter différents blocs simultanément. Signup and view all the answers

Quelle est l'une des critiques du modèle MapReduce ?

Les coûts de planification peuvent ralentir l'exécution. Signup and view all the answers

Comment un nœud peut-il gérer une erreur lors du traitement d'une tâche ?

La tâche est affectée à un autre nœud. Signup and view all the answers

Quelle est la plateforme open source mentionnée pour MapReduce ?

Hadoop Signup and view all the answers

Quel type de données le modèle MapReduce est-il adapté à traiter ?

Des données structurées et non structurées. Signup and view all the answers

Quelle est la principale technologie sous-jacente de Hadoop ?

Java Signup and view all the answers

Comment le modèle MapReduce traite-t-il les blocs de données ?

Chaque nœud traite un bloc à la fois. Signup and view all the answers

Quelle fonctionnalité de MapReduce permet d'améliorer l'efficacité de traitement ?

L'affectation variable de blocs de données. Signup and view all the answers

Quel outil de Spark permet l'exécution de requêtes en langages SQL?

Spark SQL Signup and view all the answers

Quelle caractéristique des Bases de données traditionnelles est remise en question par les 3Vs du Big Data?

Variété des données Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal des Bases NoSQL?

Compléter les SGBD relationnels et améliorer la scalabilité Signup and view all the answers

Quel outil de Spark est spécifiquement destiné au traitement des données en temps réel?

Spark Streaming Signup and view all the answers

Quel type de Base de données NoSQL permet de stocker des couples [clé, valeur]?

Base de données clé-valeur Signup and view all the answers

Quel est l'un des avantages des systèmes de stockage NoSQL par rapport aux systèmes traditionnels?

Scalabilité dans des contextes distribués Signup and view all the answers

Quel algorithme classique fait partie de la bibliothèque Spark MLlib?

Filtrage collaboratif Signup and view all the answers

Qu'est-ce que la vélocité dans le contexte des 3Vs du Big Data?

La rapidité à laquelle les données arrivent et doivent être traitées Signup and view all the answers

Study Notes

Introduction au Big Data

Le volume de données professionnelles double en moyenne tous les 1,2 ans.
La quantité de données numériques (et web) double tous les 2 ans.
Les données sont souvent non structurées, hétérogènes et leur quantité augmente en continu.
L'environnement technologique en entreprise n'est pas toujours adapté au stockage et au traitement de ces données massives.
Ces données sont qualifiées de Big Data.
Comment déterminer s'il y a une problématique Big Data ?

Définitions du Big Data

Définition 1 (Oxford English Dictionary): Données de très grande taille, compliquées à gérer et manipuler du point de vue logistique.
Définition 2 (McKinsey, 2011): Collections de données dont le volume dépasse la capacité des systèmes traditionnels de gestion de bases de données.
Définition 3 (lebigData.fr): Ensemble très volumineux de données inexploitable par des outils classiques de gestion de bases de données.
Définition 4 (Wikipedia): Ressources d'information dont les caractéristiques en termes de volume, vélocité et variété imposent l'utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, nécessitant des traitements parallélisés.

Caractéristiques du Big Data

Volumétrie: Quantité énorme de données, de l'ordre du trillion (pétaoctets, exaoctets et plus).
Variété: Différents formats et types de données (structurés, semi-structurés, non structurés).
Vélocité: Flux continu de données arrivant en masse (jours, heures, minutes).
Véracité: Qualité, fiabilité et exactitude des données, ainsi que la confiance qu'elles inspirent aux décideurs (sources fiables).
Valeur: Utilité des données pour les clients et les entreprises, permettant de tirer profit des données.

Sources du Big Data

Machines industrielles, capteurs, appareils médicaux, transactions bancaires.
Données textuelles en ligne (publications, commentaires, messages).
Données multimédias (images, vidéos, sons).
Open data : données accessibles publiquement et mises en ligne par des services publics et organisations gouvernementales.

Intérêt du Big Data

Marketing: Analyser les tendances du marché, cibler les consommateurs.
Économique: Analyser l'économie du marché, prédire les crises.
Politique: Analyser et prédire les tendances électorales.
Médicale/Sanitaire: Analyser des maladies, suivre l'efficacité des traitements, faire des diagnostics précoces, prédire les épidémies et pandémies.
Télécoms: Analyse de la qualité de service.
Banque: Prévention des fraudes et gestion du risque.
Transports: Optimisation des trafics et des taux de remplissages.
Environnement/Écologie: Prédire les catastrophes naturelles.

Intérêt du Big Data (usages)

Aide à la décision
Prévision
Détection des problèmes
Gestion des risques
Recherche scientifique et innovation en produits et processus
Amélioration de processus et produits

Problématique du Big Data

Gros volume de données
Arrivée rapide et en masse des données
Comment stocker, gérer et analyser les données ?
Plateforme de gestion appropriée
Comment analyser ces données ?

Le Big Data Engineering

Solution majeure adoptée: Environnement de stockage et de gestion de données distribué (sur des clusters) et programmation parallèle.
Techniques utilisées: Sharding, Consistent hashing.
Modèle de programmation parallèle: MapReduce.

MapReduce

Modèle de programmation parallèle utilisé pour la manipulation et le traitement de gros volumes de données.
Développé par Google en 2004.
Structure Maître-esclave: un nœud maître dirige tous les nœuds esclaves.
Répartition de la charge sur plusieurs serveurs.
Tolérance aux pannes.
Utilisation de MapReduce pour diverses tâches comme le comptage, les calculs statistiques, indexation, classification et le machine learning.
Implémentation avec différentes étapes comme la phase Initialisation, Map, Shuffle, Reduce et la phase finale.
Schéma général de fonctionnement (données en entrée, traitement Map, étape de tri et regroupement Shuffle, traitement Reduce et données en sortie).
Exemple: compter le nombre de mots.

Implémentation - Plateformes (Hadoop)

Hadoop est une plateforme logicielle open source pour le stockage et le traitement de données distribuées.
Hadoop utilise YARN (Yet Another Resource Negotiator) pour la gestion des ressources et HDFS (Hadoop Distributed File System) pour le stockage.
Utilisation des données dans Hadoop : traitement MapReduce.
Exemple des caractéristiques des fichiers HDFS (stockage, réplication).

Hadoop vs Spark

Spark est une plateforme de traitement de données plus rapide et efficace que Hadoop pour certains cas d'utilisation.
Peut traiter de gros volumes de données, travail plus rapide sur les données en mémoire.

Spark

Les outils de Spark :
Spark SQL permet d'exécuter des requêtes en langage SQL
Spark streaming permet des traitements en temps réel pour des flux continus de données
Spark graphX permet des traitements sur les données sous forme de graphe
Spark MLlib contient des algorithmes d'apprentissage automatique.

Stockage des Données

Limitations des bases de données traditionnelles pour le Big Data (volume, vélocité, variété).
Solutions de stockage NoSQL (bases NoSQL, Cloud computing).

NoSQL

Solutions regroupées sous le nom de NoSQL, fournissant de meilleures capacités de scalabilité par rapport aux bases de données relationnelles.
Différents types de bases de données NoSQL (Clé-Valeur, Orientées Colonnes, Orientées Documents, Graphes).
Exemples de bases de données NoSQL.

Critique du NoSQL

Solutions efficaces, scalabilité, complexité des traitements, relâchements cohérence, technologie encore peu familière, manque de support client.

Ecosystème Hadoop

Avantages et inconvénients des différents outils disponibles pour la gestion, accès et monitoring de données dans le contexte big data.

Références

Liste des références des documents utilisés.

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Description

Ce quiz explore les différentes phases du processus MapReduce, y compris les rôles de Map, Shuffle et Reduce. Il aborde également des applications réelles du Big Data, des outils de prédiction de conflits, et les défis associés à la gestion des données. Testez vos connaissances sur ces concepts essentiels du Big Data !