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Décrire le principe du modèle de traitement MapReduce :
Le modèle de traitement MapReduce est conçu pour traiter de grandes quantités de données en parallèle sur des clusters de serveurs. Il comporte deux phases principales :
- Map : Chaque élément d’entrée est traité par une fonction map qui génère des paires clé-valeur intermédiaires.
- Shuffle and Sort : Les paires intermédiaires sont réparties et triées par clé.
- Reduce : Les paires triées sont traitées par une fonction reduce pour produire les résultats finaux.
This Vagrant setup provides a quick way to provision a virtual machine with Docker, Git, NVM (Node Version Manager), and Node.js installed.
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- Create a Vagrantfile
1. Avantages de l'utilisation du Big Data :
- Capacité à traiter et analyser de grandes quantités de données rapidement.
- Possibilité d'extraire des informations précieuses à partir de données hétérogènes et non structurées.
- Permet de prendre des décisions basées sur des données en temps réel, améliorant ainsi la réactivité et la pertinence des actions.
2. Comparaison entre Apache Hadoop et le SGBD relationnel :
- Apache Hadoop est conçu pour le traitement distribué de données massives non structurées, tandis que les SGBD relationnels sont optimisés pour le stockage et la requête de données structurées dans un environnement centralisé.
- Hadoop utilise un modèle de stockage distribué (HDFS) pour la persistance des données, tandis que les SGBD relationnels utilisent des tables avec un schéma prédéfini.
- Open a terminal in the Linux virtual machine and create a directory to serve as the cage:
mkdir cage
- Add a "secret" file containing some text to the created directory:
echo "firas_password" > cage/secret