Une Approche Scalable pour le Traitement de Grande Quantité de Données

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dc.contributor.authorFELLAH, Abdeldjalil
dc.date.accessioned2016-12-06T14:46:57Z
dc.date.available2016-12-06T14:46:57Z
dc.date.issued2016-06-13
dc.descriptionMemoire de Master II en Informatique / Option : I.S.I.Afr_FR
dc.description.abstractFace aux exigences nouvelles des entreprises (quantité massive de données, variété de données, multitudes de sources hétérogènes de données, etc.), les technologies traditionnelles utilisées pour l’intégration, le traitement, le stockage et l’analyse de données massives atteignent désormais leurs limites. Et c’est la cause essentielle de l’apparition d’un nouveau concept qui est le Big data. Ce travail consiste à présenter la plateforme la plus populaire dans le monde du Big Data "Hadoop" avec son système de fichier HDFS, son modèle de traitement MapReduce et son gestionnaire de ressources Yarn. Ensuite, à décrire et présenter le problème de performance d’Hadoop dans un milieu hétérogène de machines et trouver des solutions appropriées. L’application consiste à construire un cluster de plusieurs machines et tester les solutions proposées avec une application Java Swing qui extrait des statistiques météorologiques depuis la base de données du NCDC.fr_FR
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-chlef.dz:8080/jspui/handle/123456789/1028
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectBig Data, Hadoop, HDFS, Yarn, MapReduce, Milieu Hétérogènefr_FR
dc.titleUne Approche Scalable pour le Traitement de Grande Quantité de Donnéesfr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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