"Le Big Data est l'endroit o\u00f9 des outils informatiques parall\u00e8les sont n\u00e9cessaires pour g\u00e9rer les donn\u00e9es", et note, "Cela repr\u00e9sente un changement distinct et clairement d\u00e9fini dans l'informatique utilis\u00e9e, via les th\u00e9ories de programmation parall\u00e8le, et la perte de certaines des garanties et capacit\u00e9s apport\u00e9es par Codd's. mod\u00e8le relationnel \u00bb.<\/em><\/strong><\/p>\u2014 Paragraphes tir\u00e9s de Wikip\u00e9dia<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\nLes principales caract\u00e9ristiques des bases de donn\u00e9es \u00e9tendues incluent\u00a0:<\/p>\n\n\n\n
\u00c9norme capacit\u00e9 de stockage (p\u00e9taoctets) et capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9voluer facilement.<\/li> Pas de sch\u00e9ma fixe ou de sch\u00e9ma minimal pour maximiser la flexibilit\u00e9. Les sch\u00e9mas de donn\u00e9es \u00e9voluent \u00e0 mesure que les donn\u00e9es sont stock\u00e9es.<\/li> Optimis\u00e9 pour analyser les relations et obtenir des informations \u00e0 partir de grands ensembles de donn\u00e9es.<\/li> Souvent bas\u00e9 sur des solutions de base de donn\u00e9es NoSQL open-source comme Cassandra, MongoDB, Hadoop\/HDFS, etc.<\/li> Permettre un stockage et une r\u00e9cup\u00e9ration rapides et fiables de donn\u00e9es volumineuses \u00e0 grande \u00e9chelle pour des cas d'utilisation tels que\u00a0:AdTech et Martech\u00a0: Stocke les donn\u00e9es de performance des publicit\u00e9s et des campagnes<\/li> Cybers\u00e9curit\u00e9\u00a0: journaux, alertes et donn\u00e9es machine pour analyse<\/li> IoT\u00a0: regroupe les donn\u00e9es des appareils, capteurs, syst\u00e8mes et \u00e9quipements connect\u00e9s<\/li> R\u00e9seaux sociaux\u00a0: publications, commentaires, mentions J'aime, partages et autres donn\u00e9es sur les r\u00e9seaux sociaux<\/li> Livraison\/Transport : suit les itin\u00e9raires, l'ETA, la consommation de carburant, la logistique, etc.<\/li> M\u00e9dia\/divertissement\u00a0: vastes biblioth\u00e8ques de contenu, vues, commentaires, recommandations<\/li> Commerce de d\u00e9tail\/e-commerce\u00a0: transactions, catalogues, tarification, inventaire, clients \u00e0 grande \u00e9chelle<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\nA quoi servent les bases de donn\u00e9es Big Data ?<\/h3>\n\n\n\n Les bases de donn\u00e9es NoSQL Big Data stockent d'\u00e9normes volumes de donn\u00e9es pour prendre en charge des analyses et des informations exigeantes \u00e0 grande \u00e9chelle. Ils sont fr\u00e9quemment utilis\u00e9s dans les industries et les cas d'utilisation tels que\u00a0:<\/p>\n\n\n\n
Vente au d\u00e9tail<\/strong><\/p>\n\n\n\nCatalogue de produits:<\/strong> Des donn\u00e9es produit rapides et r\u00e9actives pour maintenir l'engagement des clients gr\u00e2ce \u00e0 un sch\u00e9ma adaptable.<\/li>Client 360\u00a0:<\/strong> Enrichissez les profils clients avec des donn\u00e9es contextuelles, comportementales et \u00e9v\u00e9nementielles.<\/li>Panier:<\/strong> R\u00e9duisez les abandons avec des paniers persistants sur tous les canaux\/appareils, en suivant les habitudes d'achat pour une meilleure intelligence client.<\/li>Moteur de recommandation\u00a0:<\/strong> Tirez parti des donn\u00e9es contextuelles et comportementales pour alimenter l'apprentissage automatique, en augmentant les ventes avec des recommandations pertinentes.<\/li>Programme de fid\u00e9lit\u00e9 et promotions :<\/strong> Am\u00e9liorez l'engagement et la fid\u00e9lisation avec des donn\u00e9es en temps r\u00e9el et des remises\/incitations cibl\u00e9es.<\/li>L'ex\u00e9cution des commandes:<\/strong> Suivez les commandes de bout en bout, minimisez les pertes et augmentez la satisfaction.<\/li>Gestion de l'inventaire:<\/strong> Maintenez des inventaires optimaux et minimisez les avis de rupture de stock gr\u00e2ce \u00e0 la gestion des stocks distribu\u00e9s.<\/li><\/ul>\n\n\n\nR\u00e9seaux sociaux<\/strong><\/p>\n\n\n\nProfil de l'utilisateur:<\/strong> Stockez les attributs, les pr\u00e9f\u00e9rences, les balises, les centres d'int\u00e9r\u00eat et les historiques de centaines de millions d'utilisateurs interconnect\u00e9s avec des performances constantes et fiables.<\/li>Conversations\u00a0:<\/strong> Utilisez des op\u00e9rations de base de donn\u00e9es \u00e0 faible latence pour offrir une exp\u00e9rience sup\u00e9rieure avec des communications en temps r\u00e9el, des connexions plus rapides et un d\u00e9calage minimal.<\/li>Suivi de localisation\u00a0:<\/strong> Cr\u00e9ez des applications et des jeux sociaux r\u00e9actifs bas\u00e9s sur la localisation en exploitant les flux de localisation des appareils des utilisateurs.<\/li>Actifs m\u00e9dias\u00a0:<\/strong> Stockage hautes performances pour les objets binaires volumineux tels que les images, les vid\u00e9os et les fichiers audio.<\/li><\/ul>\n\n\n\nAdTech et MarTech<\/strong><\/p>\n\n\n\nCiblage publicitaire pr\u00e9cis\u00a0:<\/strong> Diffusez des annonces \u00e0 volume \u00e9lev\u00e9 en fonction des impressions, des revenus et des objectifs de campagne en d\u00e9terminant le contenu le plus attrayant pour les individus et les audiences.<\/li>Analyse en temps r\u00e9el\u00a0:<\/strong> Obtenez des informations exploitables \u00e0 partir de vastes donn\u00e9es en temps r\u00e9el pour prendre des d\u00e9cisions dynamiques.<\/li>Apprentissage automatique\u00a0:<\/strong> Ex\u00e9cutez rapidement des charges de travail op\u00e9rationnelles et analytiques sur les m\u00eames ensembles de donn\u00e9es et la m\u00eame infrastructure.<\/li>Comportement et impressions des utilisateurs\u00a0:<\/strong> Capturez et analysez les flux de clics en temps r\u00e9el pour comprendre le sentiment, rep\u00e9rer les tendances et optimiser les campagnes.<\/li><\/ul>\n\n\n\nBases de donn\u00e9es relationnelles (RDBMS) vs bases de donn\u00e9es non relationnelles (non-RDBMS)<\/h3>\n\n\n\n voici un tableau r\u00e9sumant certaines des principales diff\u00e9rences entre les bases de donn\u00e9es relationnelles (RDBMS) et les bases de donn\u00e9es non relationnelles (non-RDBMS):<\/p>\n\n\n\nFonctionnalit\u00e9<\/th> SGBDR<\/th> Non SGBDR<\/th><\/tr><\/thead> Mod\u00e8le de donn\u00e9es<\/td> Tables avec sch\u00e9ma strict<\/td> Divers mod\u00e8les de donn\u00e9es, y compris document, valeur-cl\u00e9, graphique et famille de colonnes<\/td><\/tr> \u00c9volutivit\u00e9<\/td> Mise \u00e0 l'\u00e9chelle verticale avec limites<\/td> Mise \u00e0 l'\u00e9chelle horizontale en toute simplicit\u00e9<\/td><\/tr> Interroger<\/td> Requ\u00eates bas\u00e9es sur SQL<\/td> Requ\u00eates non bas\u00e9es sur SQL<\/td><\/tr> Conformit\u00e9 ACID<\/td> Transactions enti\u00e8rement conformes \u00e0 ACID<\/td> Coh\u00e9rence \u00e9ventuelle ou conformit\u00e9 ACID partielle<\/td><\/tr> Int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es<\/td> Forte int\u00e9grit\u00e9 et coh\u00e9rence des donn\u00e9es<\/td> Int\u00e9grit\u00e9 flexible des donn\u00e9es et coh\u00e9rence \u00e9ventuelle<\/td><\/tr> Flexibilit\u00e9 des donn\u00e9es<\/td> Limit\u00e9 aux donn\u00e9es structur\u00e9es<\/td> Prend en charge les donn\u00e9es semi-structur\u00e9es et non structur\u00e9es<\/td><\/tr> Changements de sch\u00e9ma<\/td> Les changements de sch\u00e9ma n\u00e9cessitent des temps d'arr\u00eat<\/td> Changements de sch\u00e9ma dynamiques sans temps d'arr\u00eat<\/td><\/tr> Stockage des donn\u00e9es<\/td> Optimis\u00e9 pour l'efficacit\u00e9 du stockage<\/td> Optimis\u00e9 pour les performances des requ\u00eates<\/td><\/tr> Cas d'utilisation<\/td> Id\u00e9al pour les syst\u00e8mes transactionnels<\/td> Id\u00e9al pour les besoins de donn\u00e9es \u00e0 volume \u00e9lev\u00e9, \u00e0 faible latence et flexibles<\/td><\/tr> Exemples<\/td> Oracle, MySQL, SQL Server<\/td> MongoDB, Cassandre, HBase<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>Remarque : il s'agit de g\u00e9n\u00e9ralisations et il existe des exceptions \u00e0 ces diff\u00e9rences.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nPourquoi cr\u00e9er des bases de donn\u00e9es Big Data ?<\/h3>\n\n\n\n La principale raison de cr\u00e9er des bases de donn\u00e9es Big Data est de vous assurer que vous pouvez acc\u00e9der \u00e0 vos donn\u00e9es en cas de besoin.<\/strong> Supposons que vous ne gardiez pas votre base de donn\u00e9es Big Data \u00e0 jour avec les derni\u00e8res modifications apport\u00e9es \u00e0 votre site Web ou \u00e0 votre entreprise. Dans ce cas, vous ne pourrez pas voir les informations importantes en cas de besoin, comme le moment o\u00f9 les clients ach\u00e8tent des produits ou effectuent des paiements.<\/p>\n\n\n\nLes syst\u00e8mes de bases de donn\u00e9es Big Data peuvent aider les entreprises \u00e0 \u00e9conomiser de l'argent en r\u00e9duisant les co\u00fbts de serveur. Pourtant, ils offrent d'autres avantages comme des mesures de s\u00e9curit\u00e9 accrues et un meilleur service client, tout cela parce qu'il y a plus de place pour tout !<\/p>\n\n\n\n
TOP 12 Bases de donn\u00e9es Big Data Open Source<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Vous pouvez analyser et g\u00e9rer les donn\u00e9es via une base de donn\u00e9es Big Data<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nApache Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache Cassandra est une base de donn\u00e9es orient\u00e9e colonnes qui peut \u00e9voluer jusqu'\u00e0 des centaines de milliers de n\u0153uds. Il comprend un syst\u00e8me de r\u00e9plication de donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9, qui vous aide \u00e0 maintenir la coh\u00e9rence entre plusieurs instances de base de donn\u00e9es. Il prend en charge la sp\u00e9cification Advanced Data Types (ADT) et offre de nombreuses autres fonctionnalit\u00e9s, telles que la haute disponibilit\u00e9 et la tol\u00e9rance aux pannes.<\/strong> Vous pouvez l'utiliser dans de nombreuses applications, notamment l'analyse en temps r\u00e9el, l'entreposage de donn\u00e9es et les applications d'informatique d\u00e9cisionnelle.<\/p>\n\n\n\nVoici quelques-unes des meilleures fonctionnalit\u00e9s de Cassandra :<\/strong><\/p>\n\n\n\nConception de sch\u00e9ma flexible\u00a0:<\/strong> vous pouvez cr\u00e9er des sch\u00e9mas optimis\u00e9s pour vos besoins en donn\u00e9es et en applications<\/li>Lectures et \u00e9critures rapides\u00a0:<\/strong> les \u00e9critures sont g\u00e9n\u00e9ralement plus rapides que les lectures car elles utilisent une technique de stockage de lignes structur\u00e9e en journal, ce qui r\u00e9duit la quantit\u00e9 d'E\/S disque requises pour traiter les mises \u00e0 jour.<\/li>La haute disponibilit\u00e9:<\/strong> Cassandra peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e sur plusieurs machines avec des fonctionnalit\u00e9s de haute disponibilit\u00e9 telles que le partage et la r\u00e9plication<\/li><\/ul>\n\n\n\nApache HBase<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache HBase est une base de donn\u00e9es Big Data open source qui stocke de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es non structur\u00e9es. Il peut g\u00e9rer des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es et convient parfaitement au stockage de journaux et d'autres donn\u00e9es de s\u00e9ries chronologiques.<\/p>\n\n\n\n
Apache HBase fonctionne sur un syst\u00e8me de fichiers distribu\u00e9, ce qui lui permet de s'adapter \u00e0 des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es tout en maintenant une faible latence.<\/p>\n\n\n\n
HBase a \u00e9galement un support int\u00e9gr\u00e9 pour la mise en cache, la r\u00e9plication et le sharding. HBase est un excellent choix si vous avez besoin d'un acc\u00e8s rapide \u00e0 vos donn\u00e9es tout en les gardant s\u00e9curis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
MongoDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi vous recherchez une base de donn\u00e9es capable de g\u00e9rer le volume de donn\u00e9es de votre entreprise, MongoDB est l'une des meilleures options. MongoDB est une plate-forme logicielle de base de donn\u00e9es open source orient\u00e9e documents. Il est construit sur le moteur de base de donn\u00e9es NoSQL non relationnel Mongoose et est con\u00e7u pour g\u00e9rer de gros volumes de donn\u00e9es sur de nombreux types.<\/p>\n\n\n\n
MongoDB dispose d'un cadre de collecte robuste qui peut stocker des documents de toutes formes et tailles, y compris des documents JSON, des objets imbriqu\u00e9s et des tableaux<\/strong>. Il prend en charge les t\u00e2ches MapReduce et offre des fonctionnalit\u00e9s telles que les fonctions g\u00e9ospatiales, l'agr\u00e9gation et les index.<\/p>\n\n\n\nMongoDB existe depuis 2004 et est devenu l'une des bases de donn\u00e9es les plus populaires. Des dizaines de grandes entreprises comme eBay, PayPal et Twitter la prennent en charge.<\/p>\n\n\n\n
Neo4j<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNeo4j est une base de donn\u00e9es de graphes que les d\u00e9veloppeurs et les scientifiques des donn\u00e9es peuvent utiliser pour stocker des relations complexes entre des objets dans une base de donn\u00e9es, permettant le traitement rapide de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/strong> Il est construit sur le projet open-source JavaSpaces, d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 l'origine par IBM. Neo4j est d\u00e9velopp\u00e9 par Neo Technology et Apache Software Foundation, qui maintiennent \u00e9galement sa base de code open source.<\/p>\n\n\n\nLe projet a d\u00e9but\u00e9 en 1999 en tant que concurrent d'autres bases de donn\u00e9es de graphes telles que Redhawk d'Oracle ou Microsoft Graph, mais est devenu un produit leader de l'industrie. L'API Neo4j permet aux d\u00e9veloppeurs de cr\u00e9er des applications optimis\u00e9es pour l'analyse \u00e0 grande \u00e9chelle et l'apprentissage automatique, et m\u00eame de les ex\u00e9cuter sur des appareils mobiles\u00a0!<\/p>\n\n\n\n
L'API Neo4j a \u00e9t\u00e9 adopt\u00e9e par de nombreuses entreprises et organisations dans le monde entier, notamment Facebook, Yahoo !, LinkedIn, eBay, et d'\u00e9normes soci\u00e9t\u00e9s comme Philips et Vodafone. Il y a aujourd'hui plus de 60 millions d'utilisateurs enregistr\u00e9s de Neo4j !<\/p>\n\n\n\n
HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/h3>\n\n\n\n HDFS est un syst\u00e8me de fichiers distribu\u00e9 qui g\u00e8re des fichiers volumineux sur du mat\u00e9riel standard. C'est le syst\u00e8me de fichiers par d\u00e9faut pour Hadoop, ce qui en fait un excellent choix pour stocker vos donn\u00e9es. Le principal avantage de l'utilisation de HDFS est qu'il peut \u00e9voluer jusqu'\u00e0 plusieurs clusters \u00e0 l'\u00e9chelle du p\u00e9taoctet, ce qui en fait un excellent choix si vous avez un grand ensemble de donn\u00e9es \u00e0 stocker et \u00e0 analyser.<\/strong><\/p>\n\n\n\nSpark MLlib (Biblioth\u00e8que d'apprentissage machine de Spark)<\/h3>\n\n\n\n Spark MLlib est une biblioth\u00e8que d'apprentissage automatique open source pour Apache Spark qui fournit une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il est con\u00e7u pour \u00eatre facile \u00e0 utiliser, \u00e9volutif et fiable. Il compte de nombreux utilisateurs, ce qui en fait l'une des meilleures solutions de base de donn\u00e9es Big Data que vous pouvez commencer \u00e0 utiliser d\u00e8s aujourd'hui.<\/p>\n\n\n\n
Spark MLlib propose une large gamme d'algorithmes que vous pouvez utiliser lors de l'ex\u00e9cution de t\u00e2ches d'apprentissage automatique telles que la classification et la r\u00e9gression. La biblioth\u00e8que prend en charge divers mod\u00e8les, tels que les mod\u00e8les lin\u00e9aires, les mod\u00e8les non lin\u00e9aires (kernelis\u00e9s), les ensembles d'arbres, les for\u00eats al\u00e9atoires, les r\u00e9seaux de neurones profonds, etc.<\/strong> De nombreux mod\u00e8les pr\u00e9-form\u00e9s sont \u00e9galement disponibles dans la biblioth\u00e8que, comme la r\u00e9gression logistique, la r\u00e9gression lin\u00e9aire et les machines vectorielles de support.<\/p>\n\n\n\nLa biblioth\u00e8que d'apprentissage machine Spark comprend \u00e9galement une vari\u00e9t\u00e9 d'outils. Elle vous aide \u00e0 effectuer des t\u00e2ches courantes en fournissant des mod\u00e8les pr\u00e9construits ou des extraits de code que vous pouvez utiliser comme blocs de construction de mod\u00e8le, par exemple, la s\u00e9lection de caract\u00e9ristiques ou l'entra\u00eenement d'un mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n
Apache CouchDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache CouchDB est une base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des documents qui vous permet de stocker des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es. Il est \u00e9crit en JavaScript, n'a pas de sch\u00e9ma et peut \u00eatre utilis\u00e9 comme base de donn\u00e9es NoSQL. Cela lui permet d'\u00eatre utilis\u00e9 comme solution de stockage de donn\u00e9es \u00e9volutive pour votre application. Il est construit sur le projet open-source CouchDB, qui a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 par des d\u00e9veloppeurs exp\u00e9riment\u00e9s \u00e0 partir d'entreprises telles que Facebook et Yahoo. La soci\u00e9t\u00e9 derri\u00e8re CouchDB est DataStax, qui fabrique \u00e9galement des bases de donn\u00e9es Cassandra et Voldemort, entre autres.<\/p>\n\n\n\n
CouchDB est disponible en plusieurs langages, dont PHP5\/PHP7+ et NodeJS + web pack + Gulp + npm (il n\u00e9cessite NodeJS).<\/strong> Il n'a pas de d\u00e9pendances externes autres que NPM et Webpack.<\/p>\n\n\n\nOrientDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nOrientDB est l'une des meilleures solutions de base de donn\u00e9es Big Data. Non seulement il a une interface \u00e9tonnante, mais il est \u00e9galement livr\u00e9 avec un riche ensemble de fonctionnalit\u00e9s et d'outils pour analyser et visualiser les donn\u00e9es. OrientDB est \u00e9galement facile \u00e0 augmenter et \u00e0 r\u00e9duire selon les besoins.<\/p>\n\n\n\n
Avec OrientDB, vous pouvez faire des choses assez \u00e9tonnantes avec vos donn\u00e9es, notamment :<\/strong><\/p>\n\n\n\nD\u00e9couvrez de nouvelles informations dans vos donn\u00e9es en utilisant des nuages de tags ou des visualisations interactives.<\/li> Ajoutez des m\u00e9tadonn\u00e9es \u00e0 vos donn\u00e9es afin de pouvoir y acc\u00e9der facilement par la suite.<\/li> Utiliser des requ\u00eates SQL pour trouver rapidement des informations sp\u00e9cifiques sur votre ensemble de donn\u00e9es (par exemple, quel mois cette transaction a-t-elle eu lieu ?)<\/li><\/ul>\n\n\n\nFlockDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nFlockDB est une nouvelle base de donn\u00e9es big data open-source qui utilise Apache Hadoop pour stocker et traiter les donn\u00e9es. FlockDB stocke les donn\u00e9es dans des tables et les index dans des fichiers Apache Parquet. Il permet aux utilisateurs de faire des requ\u00eates en utilisant la syntaxe SQL et fournit des outils pour l'optimisation, l'indexation et le traitement des requ\u00eates.<\/p>\n\n\n\n
Le moteur de stockage de donn\u00e9es de FlockDB est con\u00e7u pour \u00eatre rapide et efficace. Il prend en charge les clusters \u00e0 n\u0153ud unique et \u00e0 plusieurs n\u0153uds avec jusqu'\u00e0 10 n\u0153uds par cluster. Les utilisateurs peuvent \u00e9galement configurer FlockDB pour une haute disponibilit\u00e9 en configurant la r\u00e9plication sur plusieurs n\u0153uds du cluster ou en mettant en cluster des instances FlockDB sur des machines physiques ou virtuelles distinctes.<\/p>\n\n\n\n
La base de donn\u00e9es prend en charge les t\u00e2ches MapReduce, ce qui permet aux utilisateurs d'ex\u00e9cuter des calculs \u00e0 grande \u00e9chelle sur leurs donn\u00e9es en utilisant des langages de programmation MapReduce tels que Java, Python ou Scala.<\/p>\n\n\n\n
Riak<\/strong><\/h3>\n\n\n\nRiak est une base de donn\u00e9es cl\u00e9\/valeur distribu\u00e9e qui offre une haute disponibilit\u00e9, \u00e9volutivit\u00e9 et extensibilit\u00e9. Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 l'origine par une soci\u00e9t\u00e9 appel\u00e9e Talis Holdings, que HP a acquise en 2011. La soci\u00e9t\u00e9 est maintenant connue sous le nom de HPE Labs et a depuis \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 son organisation. Les principales fonctionnalit\u00e9s de Riak sont\u00a0:<\/p>\n\n\n\n
La haute disponibilit\u00e9:<\/strong> si un n\u0153ud tombe en panne, il peut \u00eatre remplac\u00e9 par un autre n\u0153ud du cluster<\/li>\u00c9volutivit\u00e9\u00a0:<\/strong> il peut \u00e9voluer horizontalement pour g\u00e9rer de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es<\/li>Extensibilit\u00e9:<\/strong> il prend en charge les plug-ins qui peuvent ajouter de nouvelles fonctionnalit\u00e9s<\/li><\/ul>\n\n\n\nTerritoire<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTerstore est une base de donn\u00e9es Big Data bas\u00e9e sur Apache Cassandra. C'est une base de donn\u00e9es NoSQL, ce qui signifie qu'elle utilise JSON pour son mod\u00e8le de donn\u00e9es. Terstore fournit une gamme de fonctionnalit\u00e9s pour stocker et interroger de grands ensembles de donn\u00e9es, y compris la prise en charge de la g\u00e9om\u00e9trie des polygones, des donn\u00e9es g\u00e9ographiques et m\u00eame de l'analyse de texte.<\/p>\n\n\n\n
C'est \u00e9crit en Java. La meilleure partie de Terstore est qu'il est facile \u00e0 configurer et \u00e0 utiliser d\u00e8s la sortie de la bo\u00eete. Aucune \u00e9tape d'installation n'est requise ; t\u00e9l\u00e9chargez simplement les fichiers, d\u00e9compressez-les et commencez \u00e0 utiliser la base de donn\u00e9es\u00a0! Restore est livr\u00e9 avec des didacticiels utiles qui vous guident dans la configuration de votre premier projet et une documentation de r\u00e9f\u00e9rence sur la meilleure fa\u00e7on d'utiliser Terstore dans vos applications.<\/p>\n\n\n\n
Terrstore est open source, donc si vous voulez construire quelque chose de nouveau avec cette base de donn\u00e9es ou l'\u00e9tendre, n'h\u00e9sitez pas ! Cependant, n'oubliez pas que certaines fonctionnalit\u00e9s ne sont peut-\u00eatre pas encore disponibles (comme l'indexation spatiale).<\/p>\n\n\n\n
Cassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCassandra est un syst\u00e8me de gestion de bases de donn\u00e9es distribu\u00e9es (SGBD) open-source. C'est un magasin de donn\u00e9es cl\u00e9-valeur hautement \u00e9volutif, performant, tol\u00e9rant aux pannes et hautement disponible. Il a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour g\u00e9rer de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sur plusieurs n\u0153uds sans compromettre la disponibilit\u00e9, la coh\u00e9rence ou la durabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Il prend en charge plusieurs types de donn\u00e9es tels que les cha\u00eenes de caract\u00e8res, les hachages, les ensembles et les ensembles tri\u00e9s comme types de base combin\u00e9s \u00e0 l'aide de cl\u00e9s pour cr\u00e9er des objets ind\u00e9pendants qui forment une table. Cassandra prend \u00e9galement en charge le partitionnement de l'espace vectoriel pour la haute disponibilit\u00e9 et l'\u00e9volutivit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Les caract\u00e9ristiques notables de Cassandra incluent\u00a0:<\/strong><\/p>\n\n\n\nHaute disponibilit\u00e9<\/li> Haute performance<\/li> Haut d\u00e9bit<\/li> \u00c9volutivit\u00e9<\/li> Coh\u00e9rence<\/li><\/ul>\n\n\n\nComparaison des meilleures bases de donn\u00e9es Big Data<\/h2>\n\n\n\n
Comparaison des meilleures bases de donn\u00e9es Big Data<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nAWS DynamoDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAWS DynamoDB est la meilleure base de donn\u00e9es \u00e0 utiliser pour les startups. Il s'agit d'un service de base de donn\u00e9es NoSQL \u00e0 la demande, durable et \u00e9volutif que vous pouvez utiliser dans de nombreuses applications.<\/p>\n\n\n\n
Il est con\u00e7u pour les op\u00e9rations de lecture\/\u00e9criture \u00e0 haute performance avec une faible latence et un d\u00e9bit pr\u00e9visible. Il offre des performances constantes et une haute disponibilit\u00e9 avec une mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique et une reprise apr\u00e8s sinistre d\u00e8s la sortie de la bo\u00eete.<\/p>\n\n\n\n
DynamoDB fournit \u00e9galement un index partitionn\u00e9 unique \u00e0 faible co\u00fbt sur toutes les tables du cluster. Il prend en charge les contraintes de cl\u00e9s primaires et \u00e9trang\u00e8res et les capacit\u00e9s de recherche en texte int\u00e9gral pour une r\u00e9cup\u00e9ration rapide des donn\u00e9es dans les grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Le principal avantage de l'utilisation de DynamoDB par rapport \u00e0 d'autres bases de donn\u00e9es est sa capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9voluer rapidement lorsque des ressources de calcul suppl\u00e9mentaires sont n\u00e9cessaires, sans avoir \u00e0 payer des co\u00fbts suppl\u00e9mentaires ou \u00e0 attendre longtemps avant qu'elles ne soient \u00e0 nouveau disponibles.<\/p>\n\n\n\n
Azure Cosmos DB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAzure Cosmos DB est une base de donn\u00e9es NoSQL sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour les besoins des applications Big Data. Il est con\u00e7u pour g\u00e9rer des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es et offre une flexibilit\u00e9 dans votre utilisation.<\/p>\n\n\n\n
Cosmos DB utilise une architecture de magasin cl\u00e9-valeur et vous permet d'y stocker tout type d'objet. Il ne s'agit pas seulement de stocker des donn\u00e9es relatives \u00e0 votre entreprise\u00a0; vous pouvez l'utiliser pour les fichiers journaux ou tout autre \u00e9l\u00e9ment devant \u00eatre stock\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Cosmos DB est construit sur un moteur de stockage en colonnes, ce qui lui permet de stocker efficacement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sans avoir besoin d'espace suppl\u00e9mentaire sur votre disque dur ou votre RAM. Cela signifie que Cosmos DB occupera moins d'espace que d'autres types de bases de donn\u00e9es lorsqu'on la compare directement aux autres options disponibles sur Azure.<\/p>\n\n\n\n
Une grande fonctionnalit\u00e9 de Cosmos DB est sa capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9voluer sur plusieurs serveurs ; si un serveur tombe en panne, un autre peut reprendre sa fonction sans affecter les performances de votre application ou de votre base de donn\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n\n\nEspaces-cl\u00e9s Amazon<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon Keyspaces est une base de donn\u00e9es NoSQL qui stocke et g\u00e8re facilement les donn\u00e9es dans le cloud. Il est con\u00e7u pour de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, avec plusieurs colonnes par ligne et sans sch\u00e9ma, ce qui le rend id\u00e9al pour stocker de grands ensembles d'informations non structur\u00e9es. Le logiciel open source est disponible sur les plateformes Java, Python, C++ et Node.js.<\/p>\n\n\n\n
Caract\u00e9ristiques principales :<\/strong><\/p>\n\n\n\nConception sans sch\u00e9ma pour une \u00e9volutivit\u00e9 facile<\/li> Stocke jusqu'\u00e0 2PB de donn\u00e9es par instance<\/li> Prise en charge de l'authentification \u00e0 l'aide d'identifiants AWS<\/li><\/ul>\n\n\n\nAmazon DocumentDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon DocumentDB est l'une des meilleures bases de donn\u00e9es big data \u00e0 comparer. Elle dispose d'un moteur de requ\u00eate qui peut fonctionner en parall\u00e8le et analyser rapidement les donn\u00e9es, ce qui la rend id\u00e9ale pour les grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Sa prise en charge des requ\u00eates complexes est \u00e9galement impressionnante, ce qui permet de trouver facilement les informations pertinentes dont vous avez besoin.<\/p>\n\n\n\n
La base de donn\u00e9es Amazon DocumentDB est un module compl\u00e9mentaire d'Amazon RDS ou d'Amazon EC2. Il prend en charge jusqu'\u00e0 1 milliard de documents et 10 milliards d'enregistrements par n\u0153ud de cluster. Il est \u00e9galement soutenu par un accord de niveau de service (SLA) leader du secteur.<\/p>\n\n\n\n
Le client Data Studio est un outil visuel qui vous aide \u00e0 g\u00e9rer vos donn\u00e9es avec des outils tels que des tableaux de bord et des graphiques. Vous pouvez l'utiliser pour AWS Cloud Search pour trouver des documents, les analyser \u00e0 l'aide de mod\u00e8les d'apprentissage automatique et effectuer des recherches par mots-cl\u00e9s ou par phrases. Le service Data Pipeline vous permet d'extraire des donn\u00e9es structur\u00e9es de n'importe quelle source dans un format structur\u00e9 comme JSON ou XML avant de les envoyer \u00e0 d'autres syst\u00e8mes, tels que Redshift ou Elasticsearch, \u00e0 des fins d'analyse.<\/p>\n\n\n\n
Amazon Redshift<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon Redshift est un entrep\u00f4t de donn\u00e9es rapide, fiable et \u00e9conomique pour le cloud. Il est construit sur le projet open-source Apache Phoenix et est disponible en plusieurs tailles diff\u00e9rentes, de 32 Go \u00e0 250 To. Il poss\u00e8de une interface SQL compl\u00e8te et prend en charge les bases de donn\u00e9es relationnelles et non relationnelles.<\/p>\n\n\n\n
Amazon Redshift offre de nombreuses fonctionnalit\u00e9s qui le rendent bien adapt\u00e9 \u00e0 l'entreposage de donn\u00e9es :<\/strong><\/p>\n\n\n\nInterface SQL compl\u00e8te<\/li> Prend en charge les bases de donn\u00e9es relationnelles et non relationnelles<\/li> Stocke en toute s\u00e9curit\u00e9 vos donn\u00e9es dans un format crypt\u00e9 sur l'infrastructure automatis\u00e9e d'AWS.<\/li><\/ul>\n\n\n\nEn plus de ces fonctionnalit\u00e9s, Amazon Redshift offre d'autres avantages int\u00e9ressants\u00a0:<\/strong><\/p>\n\n\n\nIl est facile \u00e0 configurer et \u00e0 utiliser, ce qui signifie que vous pouvez commencer \u00e0 l'utiliser imm\u00e9diatement sans avoir besoin de connaissances approfondies en gestion d'infrastructure informatique ou de comp\u00e9tences avanc\u00e9es en programmation.<\/li> Vous ne payez que pour ce que vous utilisez - pas de frais initiaux ni d'engagements \u00e0 long terme avec ce service.<\/li> Amazon Redshift aide les entreprises \u00e0 g\u00e9rer les demandes croissantes de Big Data, qu'il s'agisse de stocker des donn\u00e9es structur\u00e9es ou non structur\u00e9es.<\/li><\/ol>\n\n\n\nSi vous \u00eates une entreprise et que vous avez besoin de collecter d'\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour soutenir vos efforts de marketing, vous devriez envisager d'utiliser une base de donn\u00e9es Big Data open source. Ces outils peuvent analyser toutes les donn\u00e9es que vous collectez et vous donner acc\u00e8s \u00e0 des statistiques utiles. Ils vous faciliteront la t\u00e2che et vous aideront \u00e0 mettre en \u0153uvre des informations plus pr\u00e9cises.<\/p>\n\n\n\n
\u00c0 propos du probl\u00e8me de la base de donn\u00e9es Big Data<\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Une base de donn\u00e9es Big Data est id\u00e9ale pour comprendre vos probl\u00e8mes actuels ou futurs. L'ex\u00e9cution d'une analyse rapide en utilisant la bonne approche peut vous aider \u00e0 d\u00e9cider quelle base de donn\u00e9es vous aidera le plus. Cependant, si vos besoins ne sont pas satisfaits, vous devrez peut-\u00eatre d\u00e9terminer quels outils r\u00e9pondront le mieux \u00e0 vos besoins. Ci-dessous, nous avons arrondi [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3177,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[45,48,60,68],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3126"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3126"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3126\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3177"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3126"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3126"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3126"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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