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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.

Criteo = Hadoop + CouchBase + Elastic Serach

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. This page documents an alphabetical list of institutions that are using Hadoop for educational or production uses.

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Companies that offer services on or based around Hadoop are listed in Distributions and Commercial Support . Please include details about your cluster hardware and size. Entries without this may be mistaken for spam references and deleted. To add entries you need write permission to the wiki, which you can get by subscribing to the common-dev@hadoop.apache.org mailing list and asking for permissions on the wiki account username you've registered yourself as. If you are using Hadoop in production you ought to consider getting involved in the development process anyway, by filing bugs, testing beta releases, reviewing the code and turning your notes into shared documentation.

Contents. 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.

Big Data : comment modéliser ses données avec Hadoop-Hbase?(1/3)

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. 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.

ce que Hadoop ?

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 besoin en analyse de grandes masses de données devient toujours plus pressant. Une gestion de suivi produit moderne, logistique ou tracabilité par exemple, exploitant l'identification généralisée des objets et des parcours de type RFID génère aussi des quantités incommensurables de précieuses données. Benchmark Ressources Livre recommandé Hadoop The Definitive Guide Commentaires lecteurs...

What is Hadoop? Other big data terms like MapReduce? Why Facebook Uses Apache Hadoop and HBase. Dhruba Borthakur, a Hadoop Engineer at Facebook, has published part of a paper he co-authored with several of his engineering co-workers on Apache Hadoop.

Why Facebook Uses Apache Hadoop and HBase

The first part of the paper explains Facebook's requirements and non-requirements for a data store for its revamped Facebook Messages application and the reasons it chose Apache Hadoop to power it. The paper will be published at SIGMOD 2011. The requirements: Elasticity High write throughput Efficient and low-latency strong consistency semantics within a data center Efficient random reads from disk High Availability and Disaster Recovery Fault Isolation Atomic read-modify-write primitives Range Scans The non-requirements: Tolerance of network partitions within a single data center Zero Downtime in case of individual data center failure Active-active serving capability across different data centers You can find out much by reading the paper.

Image Credit: Massimo Barbieri. MapReduce. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

MapReduce

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]