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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
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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
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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
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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
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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