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aux Technologies et métiers de L'informatique
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Bigdata : architecture et technologies

Objectifs

  • Comprendre les concepts essentiels du BigData, et les technologies implémentées.
  • Savoir analyser les difficultés propres à un projet BigData, les freins, les apports, tant sur les aspects techniques que sur les points liés à la gestion du projet.

Public

  • Chefs de projets, architectes, développeurs, data-scientists.
  • Toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour concevoir et mettre en oeuvre une architecture BigData.

Prérequis

  • Il est demandé aux participants d'avoir une bonne culture générale sur les systèmes d'information.

Programme de la formation

Introduction

  • L'essentiel du BigData : calcul distribué, données non structurées.
  • Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets.
  • La valorisation des données.
  • Le positionnement respectif des technologies de cloud, BigData et noSQL, et les liens, implications.
  • Quelques éléments d'architecture.
  • L'écosystème du BigData : les acteurs, les produits, état de l'art.
  • Cycle de vie des projets BigData.
  • Emergence de nouveaux métiers : Datascientists, Data labs, ...

Stockage

  • Caractéristiques NoSQL : adaptabilité, extensibilité,
  • structure de données proches des utilisateurs, développeurs
  • Les types de bases de données : clé/valeur, document, colonne, graphe.
  • Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, ...
  • Les différents modes et formats de stockage.
  • Stockage réparti : réplication, sharding, gossip protocol, hachage,
  • Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS,
  • Quelques exemples de produits et leurs caractéristiques : Cassandra, MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Riak, Hadoop, HBase, BigTable, ...
  • Qualité des données, gouvernance de données.

Indexation et recherche

  • Moteurs de recherche.
  • Principe de fonctionnement.
  • Méthodes d'indexation.
  • Mise en oeuvre avec elasticsearch.
  • Exemple de Lucene/solr.
  • Recherche dans les bases de volumes importants.
  • Exemples de produits et comparaison : Dremel, Drill, ElasticSearch, MapReduce,

Calcul et restitution, intégration

  • Différentes solutions : calculs en mode batch, ou en temps réel,
  • sur des flux de données ou des données statiques.
  • Les produits : langage de calculs statistiques, R Statistics Language, sas, RStudio.
  • Ponts entre les outils statistiques et les bases BigData
  • Outils de calcul sur des volumes importants : storm en temps réel, hadoop en mode batch.
  • Zoom sur Hadoop : complémentarité de HDFS et MapReduce.
  • Restitution et analyse : logstash, kibana, elk, pentaho
  • Présentation de pig pour la conception de tâches MapReduce sur une grappe Hadoop.