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L'architecture HDFS standard est composée d'un serveur Namenode et de plusieurs serveurs Datanode. Namenode Composant principal d'un socle HDFS, considéré comme un Master. Ce serveur contient l'intégralité de l'arbre des fichiers présents sur HDFS. Il contient également l'intégralité des metadata de ces fichiers. Le serveur Namenode est considéré comme vital dans une architecture HDFS et est souvent répliqué en 2 serveurs (Active / Standby) afin de se prémunir de toute interruption de service en cas de panne matérielle. Datanode Considéré comme un Worker dans une architecture HDFS. Il a pour rôle de fournir les blocs de fichiers aux Namenode ou aux clients directement. Il indique également aux Namenode la localisation des blocs de fichiers qu'il contient. Lexique big data and contact. Bloc (HDFS) Ce concept de bloc propre à HDFS est différent de la notion de bloc au niveau du système de fichiers hébergeant la distribution Hadoop. Par défaut, la taille d'un bloc HDFS est de 128Mo (valeur optimale par rapport au ratio temps de parcours du disque / temps de transfert de la donnée).
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. Lexique big data viewer. 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. 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
Ce sont souvent des services basés dans le Cloud. Datavisualisation: Aussi nommée « D ataviz «, il s'agit de technologies, méthodes et outils de visualisation des données. La présentation sous une forme illustrée rend les données plus lisibles et compréhensibles. Lexique Big Data. ⇒ Quelques exemples sur mon board Pinterest. DMP – Data Management Platform: ou "plateforme de gestion d'audience", outil permettant à une entreprise de regrouper l'ensemble des données issues de différents canaux (web, mobile, centre d'appel, etc. ) et d'en tirer profit. First Party Data / Third Party Data: La "first-party data" correspond aux informations acquises sur les internautes visitant un site Web. Ces informations sont récoltées par l'annonceur ou les éditeurs par différents biais (formulaire d'inscriptions, cookies ou outils analytiques rattachés) et peuvent avoir trait à des données comportementales (intérêts, achats, intention d'achat, navigation…) ou déclaratives (âge, CSP…). A l'inverse, la third-party data est collectée par des acteurs spécialisés.
Machine Learning L'apprentissage automatique ou Machine Learning est un terme utilisé pour désigner la capacité d'algorithmes statistiques entraînés à accomplir une tâche de manière répétitive grâce à des données d'apprentissage. Cette tâche est souvent à caractère prédictif, comme par exemple la prédiction de comportements d'achat, de revenus etc. NoSQL Acronyme de "Not only SQL", il désigne les bases de données de nouvelle génération qui se démarquent des bases de données relationnelles et qui ne sont plus interrogeables en SQL. Et non, ce n'est pas "not SQL". Réseau de neurones Un réseau de neurones (parfois appelé aussi réseau de neurones artificiels) est un type d'algorithme fondé sur une combinaison de fonctions mathématiques permettant la prédiction de phénomènes complexes. Le vocabulaire du Big Data : 10 expressions clés pour tout comprendre - Ecole de commerce. Il est utilisé dans le Deep Learning et nécessite un grand volume de données pour fonctionner. Réseau de neurones récursif Un réseau de neurones récursif est un sous-type de réseau de neurones dont la particularité est de prendre en compte la dimension temporelle d'un jeu de données.
Le thème « Le numérique » du concours commun des Instituts d'Etudes Politiques 2019 va vous amener à vous questionner sur de nombreuses innovations et techniques qui font les gros titres de l'actualité (scandale de Cambridge Analytica par exemple). Parmi celles-ci, je vous propose de passer en revue un certain nombre de termes en lien avec le BIg Data. La traduction du terme Big Data est « Grosses Données ». Lexique big data recherche par. Il n'existe pas à ce jour de définition officielle du Big Data. La commission générale de terminologie et de néologie a néanmoins proposé une définition. Celle-ci est: « données structurées ou non dont le très grand volume requiert des outils d'analyse adapté ». Au delà des données, lorsqu'on parle de Big Data, on évoque les algorithmes et les modèles créés à partir de celles ci. Ce terme est moins connu que le terme de « Big Data ». Il s'agit de l'analyse tirée des Big data, à savoir le fait de transformer les données en informations, en modèles utiles via le croisement et l'analyse des données.
Comme pour toute nouvelle technologie, le Big Data apporte son lot de nouveaux termes. Certains sont nés dans le cerveau des développeurs, d'autres viennent de la statistique. 3V: Volume, Vitesse, variété, c'est, selon les consultants, les trois critères clés qui définissent une plateforme Big Data. Le volume est le critère le plus souvent évoqué, avec la capacité de traiter des To voire des Po de données, mais ce n'est pas le seul. Le critère vitesse est important pour bon nombre d'applications Big Data dont certaines sont temps réel, le critère variété évoque la capacité d'un système à pouvoir traiter des données hétérogènes et non structurées. A ces 3V initiaux, certains ont ajouté le V de Valeur et le V de véracité. Algorithmes: Si dans le Big Data, la donnée est le sang du système, le moteur d'intégration de données, le cœur, les algorithmes en sont le cerveau. Petit lexique du BigData - EASYTEAM. Ce sont les algorithmes, basés sur les statistiques, l'intelligence artificielle qui analysent les données. Algorithmes de Boosting: Les algorithmes de Boosting ou encore de stratégies adaptatives sont une classe d'algorithmes de Machine Learning permettant d'améliorer la précision d'algorithme peu précis.
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. 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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