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Comprendre l’Architecture Big Data

Durée : 2 jours
Tarif Inter : 1800 €
Tarif sur mesure : Nous consulter
Référence : 4VFB

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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

 

Cette formation vous permettra de comprendre l’architecture Big Data. (Lambda, Smack, Kappa)

 

Objectifs

  • Identifier les différences des BDD SQL et des BDD NoSQL
  • Évaluer les avantages et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL
  • Analyser les principales solutions du monde NoSQL
  • Identifier les champs d’application des BDD NoSQL
  • Comprendre les différentes architectures, les modèles de données, les implémentations techniques

Programme

  1. Introduction au NoSQL :

    • L’historique du mouvement NoSQL
    • Les différentes approches de gestion de BDD à travers le temps : hiérarchiques, relationnelles, objets, XML, NoSQL.
    • Les grands acteurs à l’origine du mouvement NoSQL et du Big Data analytique : Google et Amazon
    • Données structurées, semi-structurées et non-structurées : provenance, typologie…
    • Vue synoptique des différents types de moteurs NoSQL du point de vue du modèle de données
    • Le NoSQL, la Big Data et les architectures Cloud: principes d’architecture communs et divergents
    • Les modes de distribution : avec maître et décentralisé
    • Le positionnement du NoSQL au sein du Big Analytics : de l’ère de la transaction à l’ère de l’interaction
  2. Le Relationnel et le NoSQL :

    • Les bases de données relationnelles : leurs forces et leurs limites
    • Structuration forte des données (schéma explicite) vs Structure souple (schéma implicite) et la modélisation agile
    • Des qualités ACID aux qualités BASE
    • Théorème CAP (cohérence, disponibilité, tolérance au partitionnement)
    • Les différents niveaux de cohérence
    • Le langage SQL, la performance des jointures. L’accès par la clé en NoSQL
    • L’évolution vers le distribué : extensibilité verticale et horizontale
    • Comprendre le NoSQL par le modèle de l’agrégat et de la centralité de la donnée
  3. Les mondes du NoSQL :

    • Monde du NoSQL à travers ses choix techniques et différentes bases NoSQL libres (du moins structuré au plus structuré)
    • L’architecture distribuée : principes, le shared-nothing
    • Disponibilité et cohérence différée : gossip, timestamps, vector clock, règle de majorité, arbre de Merkle
    • Les patterns et les modèles
    • Comment modéliser et travailler efficacement en NoSQL
    • Différents modèles de connexion avec le client : sur cluster décentralisé, protocoles comme Thrift ou ProtoBuf, REST…
    • Les bases orientées clé-valeur et en mémoire : Redis, Riak, Projet Voldemort, Aerospike
    • Les bases orientées documents : Le format JSON. Couchbase Server, MongoDB, ElasticSearch
    • Les bases orientées colonne distribuées pour le Big Data opérationnel : Hadoop, Hbase, Cassandra, Accumulo…
    • Les moteurs orientés graphes : Neo4j, OrientDB…
    • L’écosystème Hadoop : les différences avec les SGBDR, les relations avec le NoSQL
  4. NoSQL et Big Data :

    • Monde du NoSQL à travers ses choix techniques et différentes bases NoSQL libres (du moins structuré au plus structuré)
    • L’architecture distribuée : principes, le shared-nothing
    • Disponibilité et cohérence différée : gossip, timestamps, vector clock, règle de majorité, arbre de Merkle
    • Les patterns et les modèles
    • Comment modéliser et travailler efficacement en NoSQL
    • Différents modèles de connexion avec le client : sur cluster décentralisé, protocoles comme Thrift ou ProtoBuf, REST…
    • Les bases orientées clé-valeur et en mémoire : Redis, Riak, Projet Voldemort, Aerospike
    • Les bases orientées documents : Le format JSON. Couchbase Server, MongoDB, ElasticSearch
    • Les bases orientées colonne distribuées pour le Big Data opérationnel : Hadoop, Hbase, Cassandra, Accumulo…
    • Les moteurs orientés graphes : Neo4j, OrientDB…
    • L’écosystème Hadoop : les différences avec les SGBDR, les relations avec le NoSQL
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