Drawn To Scale. Criteo = Hadoop + CouchBase + Elastic Serach. Pour offrir le meilleur aux annonceurs, Criteo manipule des volumes de données considérables avec des temps de réponse de quelques dixièmes de seconde.
Plongeon au cœur de son architecture. C'est l'une des start-up internet françaises qui connaît actuellement le plus de succès dans le monde. Pionnier de ce que l'on appelle le retargeting publicitaire, Criteo manipule des volumes de données considérables dans des temps de réponse de quelques dixièmes de seconde afin d'offrir le meilleur service aux annonceurs. Tout le monde connait aujourd'hui ces bannières publicitaires ultra-ciblées qui vous suivent d'un site à l'autre, vous rappelant les articles que vous avez vus sur un site marchand et vous proposant de retourner sur ce site pour conclure votre achat. Pour offrir un tel service aux annonceurs, Criteo a mis en place une architecture informatique à la pointe de ce qui se fait de mieux dans le domaine du Big Data. HBase.
PoweredBy Hadoop. HBase - HBase Home. All Things Distributed. Hadoop. PoweredBy. Big Data : comment modéliser ses données avec Hadoop-Hbase?(1/3) Traditional SQL databases, such as Oracle, DB2 and SQL server should be used for what they do best: managing a consistent and integrated transactional model.Their designs are adapted to application systems requiring a high level of consistency and guaranteed inter-table integrity.
Consequently, they are not suitable for large queries concerning very large volumes of data.For 20 years, people have wanted to perform datawarehousing using types of databases that are not designed for that purpose. Publishers have done their best to convince users that their systems were up to the task, but it soon becomes clear that their monolithic design gives up the ghost quite quickly if there are more than a hundred million records to explore.Hadoop/Hbase: a new era.This is where the power of Hadoop/Hbase-type NoSQL and Big Data systems comes into play.These systems are designed for data distribution and processing on several machines. Christophe. Modéliser mais comment ? Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining. Ce que Hadoop ? Data warehouse, stockage et traitement distribués Définition Hadoop Hadoop est un projet Open Source géré par Apache Software Fundation basé sur le principe Map Reduce et de Google File System, deux produits Google Corp.
Le produit est écrit en langage Java. Hadoop peut être considéré comme un système de traitement de données évolutif pour le stockage et le traitement par lot de très grande quantité de données. Il est tout à fait adapté aux stockages de grande taille et aux analyses de type "ad hoc" sur de très grandes quantité de données. Hadoop et les analyses massives Le web n'est pas le seul à générer de grandes masses d'informations.
Les analyses massives autorisent alors des optimisations bien plus fines. Benchmark Pour avoir une meilleure idée de la performance du système et de la révolution à venir : En Mai 2009 chez Yahoo Corp, utilisateur de Hadoop, 1 téra-octet (1012 ) de données a été trié en 62 secondes (cf blog développeur yahoo, voir plus bas)... Ressources. What is Hadoop? Other big data terms like MapReduce? Why Facebook Uses Apache Hadoop and HBase. MapReduce. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Les termes « map » et « reduce », et les concepts sous-jacents, sont empruntés aux langages de programmation fonctionnelle utilisés pour leur construction (map et réduction de la programmation fonctionnelle et des langages de programmation tableau). MapReduce permet de manipuler de grandes quantités de données en les distribuant dans un cluster de machines pour être traitées. Ce modèle connaît un vif succès auprès de sociétés possédant d'importants centres de traitement de données telles Amazon ou Facebook. Il commence aussi à être utilisé au sein du Cloud computing. De nombreux frameworks ont vu le jour afin d'implémenter le MapReduce. Présentation[modifier | modifier le code] Un modèle de programmation[modifier | modifier le code] MapReduce est un modèle de programmation popularisé par Google. MapReduce consiste en deux fonctions map() et reduce(). map(clé1,valeur1) → list(clé2,valeur2) reduce(key2,list(valeur2))→ list(valeur2)[1]