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On pourra, par exemple, prendre l'exemple du stockage des données de navigation et des données de serveur dans un cadre d'amélioration de l'expérience utilisateur pour une application ou un site web. — Variété — Qu'elles soient structurées ou non, les données que doivent traiter au quotidien les entreprises se caractérisent par une grande hétérogénéité de formats et de sources. Cependant, travailler avec des données structurées de manières différentes que celles provenant des systèmes internes à l'entreprise nécessite une nouvelle façon de penser et de travailler pour exploiter toutes les sources de datas. — Véracité — La véracité de la donnée, sa précision, sa pertinence vont avoir une importance cruciale, obligeant les entreprises à une très grande rigueur dans la collecte des données exploitées, mais également dans la manière dont elles vont les croiser, les enrichir. Plus la donnée sera fiable, plus les communications et les actions envers les clients finaux seront pertinentes. Lexique big data calculator. — Vélocité — La hausse du volume de données impacte forcément le débit de traitement de ces dernières.

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L'apprentissage est automatique, à la différence du Data Mining classique, où les analyses sont réalisées par le statisticien, a posteriori. Machines à vecteurs de support: Appelé aussi Support Vector Machine en anglais, les machines à vecteurs de support sont des techniques de Machine learning notamment issues de la bioinformatique et utilisées dans des problèmes de discrimination, par exemple pour classer des acheteurs dans des segments. MapReduce: C'est le modèle de programmation ( framework) à la base du mouvement Big Data. Il consiste à prendre des données et traitements, les décoder et les répartir sur un grands nombre de nœuds. C'est la phase "Map". Lexique Big Data. Ensuite, les données sont réassemblées pour obtenir le résultat souhaité, c'est la phase "Reduce". C'est cette capacité à distribuer les tâches qui a permis d'envisager le traitement de grandes masses de données à faible coût. Méthode des k plus proches voisins: Appelé k Nearest Neighbors (kNN) en anglais, il s'agit d'un algorithme de classification simple.

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A l'identique d'HDFS qui utilise une architecture de type Master -> Worker, Yarn va utiliser sa propre architecture pour assurer de façon optimale la distribution des traitements: ResourceManager & NodeManager. ResourceManager Composant Master d'une architecture Yarn. Le composant ResourceManager est en contact direct avec le client souhaitant lancer un traitement distribué sur le Cluster Hadoop. Le client va demander l'exécution d'un process ApplicationMaster et le ResourceManager aura pour tâche de trouver un NodeManager disponible pour en lancer un. Lexique big data training. Ce process exécutera ensuite soit un traitement unitaire sur le NodeManager sur lequel il se situe soit demandera l'allocation de containers supplémentaires aux autres NodeManager disponibles. NodeManager Composant Worker d'une architecture Yarn. Le NodeManager est en lien avec le ResourceManager et peut être appelé par ce dernier pour allouer et lancer des containers selon des contraintes définies par le client (processeur, mémoire vive).

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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. ⇒ 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. Lexique big data a structured. 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.

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Mieux comprendre l'univers du Big Data grâce à 10 expressions-clés: Le Big data: Big data est le terme anglais pour désigner les mégadonnées ou données massives. Il s'agit des données issues de la sphère web et des objets connectés. Ces dernières sont tellement volumineuses et de nature diversifiée qu'elles requièrent de nouvelles techniques de collecte, de stockage et de traitement pour pouvoir être exploitées. Lexique pour comprendre la Big Data. L'open Data: L'open Data est une donnée numérique produite par une entreprise, un service public ou une collectivité. Sa particularité vient du fait qu'elle est mise en ligne selon une méthode structurée permettant son libre accès et sa libre réutilisation par tous (open data = donnée ouverte) La CRM: Le custmer Relationship Management ou la Gestion de la relation client (GRC) regroupe les diffents outils et techniques visant à capter, à analyser et à traiter les donnée relatives aux prospects et aux clients. Le data Mining: Le data Mining ou exploitation de données consiste à extraire une connaissance ou un savoir d'une masse de données souvent issues du Big data.

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. 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. Tout le lexique & jargon Data dont vous avez besoin | Jedha Bootcamp. 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).