Selenium - Web Browser Automation Big Data et Technologies du Langage 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] Hadoop Logo
MariaDB Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Historique[modifier | modifier le code] Un consortium baptisé « Open Database Alliance » a par ailleurs été créé pour assurer le développement du logiciel (comparable à la fondation Linux avec le noyau Linux). Monty Program AB[modifier | modifier le code] Société fondée par Michael "Monty" Widenius, à l’origine du projet MariaDB, elle en assure aujourd’hui la maintenance. Elle a signé un accord de fusion avec la société SkySQL[10], en avril 2013, dans le but développer MariaDB dans une version « NewSQL », en regroupant le meilleur des mondes SQL et NoSQL[11]. Fondation MariaDB[modifier | modifier le code] Versions[modifier | modifier le code] Les différentes versions de MariaDB s’articulent sur le code source de MySQL de la version 5.1 aux versions plus récentes (comme la 5.6 fin 2012). Voir aussi[modifier | modifier le code] Notes et références[modifier | modifier le code] Liens externes[modifier | modifier le code]
Big data Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une visualisation des données créée par IBM[1] montre que les big data que Wikipedia modifie à l'aide du robot Pearle ont plus de signification lorsqu'elles sont mises en valeur par des couleurs et des localisations[2]. Croissance et Numérisation de la Capacité de Stockage Mondiale de L'information[3]. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Certains supposent qu'ils pourraient aider les entreprises à réduire les risques et faciliter la prise de décision, ou créer la différence grâce à l'analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée. Dimensions des big data[modifier | modifier le code] Le Big Data s'accompagne du développement d'applications à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens[15]. Volume[modifier | modifier le code] Variété[modifier | modifier le code]
Apache JMeter - Apache JMeter™ Bases de données graphes : un tour d’horizon Dans un précédent article, nous avons introduit quelques concepts à propos des graphes, et les avons illustrés par deux exemples en utilisant la base de données graphe Neo4j. Au cours de ces dernières années, de nombreuses compagnies ont développé leur solution de base de données graphe, en tant qu’éditeur comme Neo Technology avec Neo4j, Objectivity avec InfiniteGraph ou encore Sparsity avec dex*, ou en développant leur propre solution pour l’intégrer à leur application, comme LinkedIn ou Twitter. Il est donc assez difficile de s’y retrouver dans ce paysage riche, qui continue à évoluer très vite. Dans ce nouvel article qui se focalise sur les bases de données graphes, nous donnerons les éléments nécessaires à la compréhension de leur positionnement dans leur écosystème, par rapport aux autres types de base de données et aux autres types d’outils dédiés au traitement de graphes. Une telle base de données répond donc généralement aux critères suivants : Graph storage et graph processing
BigTable Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. BigTable est un système de gestion de base de données compressées, haute performance, propriétaire, développé et exploité par Google[1]. Chez Google, BigTable est stockée sur le système de fichiers distribué GoogleFS. Google ne distribue pas sa base de données mais propose une utilisation publique de BigTable via sa plateforme d'application Google App Engine. fabFORCE.net General Information - What is DBDesigner 4? DBDesigner 4 is a visual database design system that integrates database design, modeling, creation and maintenance into a single, seamless environment. It combines professional features and a clear and simple user interface to offer the most efficient way to handle your databases. DBDesigner 4 compares to products like Oracle's Designer�, IBM's Rational Rose�, Computer Associates's ERwin� and theKompany's DataArchitect� but is an Open Source Project available for Microsoft Windows� 2k/XP and Linux KDE/Gnome. It is release on the GPL. DBDesigner 4 and MySQL DBDesigner 4 is developed and optimized for the open source MySQL-Database to support MySQL users with a powerful and free available design tool. All MySQL specific features have been built in to offer the most convenient way to design and keep control of your MySQL-Databases. DBDesigner 4 Development Browse through the following sections to get more information about DBDesigner4.
Global Hadoop Market worth USD 87.14 billion by 2022 Zion Market Research has published a new report titled “Hadoop Market by Type (Software, Hardware and Services) for BFSI, Government Sector, IT & ITES, Healthcare, Telecommunication, Retail and Other End-Uses: Global Industry Perspective, Comprehensive Analysis, Size, Share, Growth, Segment, Trends and Forecast, 2016 – 2022.” According to the report, the global Hadoop market was valued at approximately USD 7.69 billion in 2016 and is expected to reach approximately USD 87.14 billion by 2022, growing at a CAGR of around 50% between 2017 and 2022. Hadoop is an open source framework which is designed for storing and processing big data in a distributed environment across clusters of computers. Hadoop is useful for scalable storage platform as Hadoop can store and distribute the very large amount of data. The Hadoop market is driven by increasing demand for the big data coupled with growing volume of structured and unstructured data. This report segments the global Hadoop market as follows:
Framework .NET Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le .NET Framework[1] est un framework pouvant être utilisé par un système d'exploitation Microsoft Windows et Microsoft Windows Mobile depuis la version 5 (.NET Compact Framework). Une version légère et limitée fournie avec un moteur d'exécution fonctionnant à l'intérieur d'un navigateur ou d'un périphérique mobile est disponible sous le nom de Silverlight. La version 3.0 du framework est intégrée à Windows Vista et à la plupart des versions de Windows Server 2008 ou téléchargeable depuis le site de l'éditeur Microsoft. Le framework .NET s'appuie sur la norme Common Language Infrastructure (CLI) qui est indépendante du langage de programmation utilisé. Il a pour but de faciliter la tâche des développeurs en proposant une approche unifiée à la conception d'applications Windows ou Web, tout en introduisant des facilités pour le développement, le déploiement et la maintenance d'applications. Elle est composée des deux principaux blocs :
CIO Agenda: Big Data Ecosystem IN TERMS of ‘forces’ affecting the CIO Agenda, Information Strategy and Enterprise Architecture, Big Data is increasingly important. This is due to explosive growth in number of data source types: applications, digital media, mobiles, users, customers, unstructured data sets, sensors, emails, blogs etc. Data is complex and in mixed formats (text, video, audio), on-demand infrastructure scalability (including massively scalable storage) is needed to deliver Big Data capabilities, as are robust analytics and visualisation tools and techniques for distributed, parallel systems. Increasing bandwidth availability has also led to exponential data growth rates and capabilities e.g. social networks, video and microblogging. Figure 1: A (simplified) Big Data Ecosystem, source: Steve Nimmons Where do you start in formulating a reference architecture for Big Data and sourcing suppliers for a Big Data ecosystem? Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think Hadoop Overview