Cours de Big Data
5ème année ingénieur de Polytech Paris-Sud
Stéphane Vialle, CentraleSupélec & LISN, Stephane.Vialle@centralesupelec.fr
Gianluca Quercini, CentraleSupélec & LISN, Gianluca.Quercini@centralesupelec.fr
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Thème et objectifs du cours :
Ce
cours à comme objectif principal d'appréhender l'algorithmique et la
programmation dans des paradigmes BigData (diverses variantes de
Map-Reduce, l'analyse de documents structurés dans des Bases de Données
NoSQL...), mais aussi de connaître les principes techniques
sous-jacents des environnements de Big Data (systèmes de fichiers
distribués, tolérance aux pannes et résistance à la charge par
redondance...). Une présentation quantifiée du concept de Passage à
l'Echelle termine le cours, et des TP sur les environnements Spark et
MongoDB illustreront les concepts vus en cours.
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Contenu du cours :
- Paradigmes de programmation Map‐Reduce et mise en oeuvre avec Spark
- Introduction aux technologies (internes) des environnements Big Data
- Problématique du Passage à l’Echelle
- BdD SQL et NoSQL à large échelle et mise en oeuvre en MongoDB
- Supports de cours :
1a - Map-Reduce & Spark
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1b - Spark optimizations
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1c - Spark deployment
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2 - Technologies d'Hadoop (avec HDFS)
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3 - Performance, efficiency and scalability metrics
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4a - Emergence et principes des BdD NoSQL
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4b - Distributed and NoSQL databases
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| 4c - Spark-SQL |
Cours / Exemple interactif de Spark-SQL
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4d - MongoDB : syntaxe et exemples (TP2)
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TD 1 : Conception d'algorithmes Map-Reduce
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Enoncé
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TD 2 : Analyse de performances
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Enoncé
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| 27/09/2024
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Cours-1
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Bât 620
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Salle A201
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| 01/10/2024
| Cours-2
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08/10/2024
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Cours-3 & 4
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14/10/2024
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TD-1
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16/10/2024
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TP1
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21/10/2024
| Cours-5
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22/10/2024
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Cours-6
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05/11/2024
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Cours-7
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05/11/2024
| TD-2
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13/11/2024
| TP-2
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jj/mm/2023
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EE
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BdD NoSQL :
- Kristina Chorodorw. MongoDB. The Definitive Guide. 2nd edition. O'Reilly. 2013.
- Rudi Bruchez. Les bases de données NoSQL et le Big Data. 2ème édition. Eyrolles. 2016.
Hadoop & Map-Reduce :
- Tom White. Hadoop. The definitive Guide. 3rd edition. O'Reilly. 2013.
- Donald Miner and Adam Shook. MapReduce Design Patterns. O'Reilly. 2013.
Spark :
- M. Zaharia, M. Chowdhury, T. Das, A. Dave, J. Ma, M. McCauley,
M.J. Franklin, S. Shenker, and I. Stoica. Resilient Distributed
Datasets : A Fault-tolerant Abstraction for In-memory Cluster
Computing. In Proceedings of the 9th USENIX Conference on Networked
Systems Design and Implementation, NSDI’12, 2012.
- H. Karau, A. Konwinski, P.Wendell, and M.Zaharia. Learning Spark. O’Reilly, 1st edition, 2015.
- H. Karau and R. Warren. High Performance Spark. O’Reilly, 1st edition, 2017.