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Comprendre les défis et solutions en Big Data

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Chapitre 1 Leçon 1
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Le Big Data désigne l'ensemble des données volumineuses produites par les technologies modernes. Cette leçon explore les concepts de vélocité, volume, et variété, ainsi que les solutions de scalabilité verticale et horizontale.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon offre une mise en contexte sur les problèmes rencontrés en Big Data. Le Big Data représente un ensemble volumineux de données produites par les nouvelles technologies, nécessitant des outils spécifiques pour leur valorisation. À travers cette leçon, nous examinons la quantité de données produites annuellement qui, en 2021, atteignait environ 70 zeta-octets.

Nous plongeons également dans les trois V du Big Data : la vélocité (la rapidité de génération des données), le volume (quantité de données), et la variété (types et sources diverses de données). Face aux lacunes des bases de données relationnelles traditionnelles, nous explorons deux types de scalabilité : la scalabilité verticale (ajout de puissance à une machine unique) et la scalabilité horizontale (ajout de machines supplémentaires à un cluster).

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont de comprendre les problèmes fondamentaux du Big Data, d'explorer les concepts de vélocité, volume, et variété, et d'évaluer les stratégies de scalabilité.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, il est recommandé d'avoir une connaissance de base en technologies de l'information et en bases de données.

Métiers concernés

Les concepts de Big Data sont essentiels pour les métiers suivants : data scientist, analyste de données, ingénieur Big Data, et architecte de données.

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives aux bases de données relationnelles traditionnelles, on trouve les solutions NoSQL telles que MongoDB et Apache Cassandra, ainsi que les plateformes de traitement de données distribuées comme Apache Hadoop et Apache Spark.

Questions & Réponses

Le Big Data désigne un ensemble volumineux de données produites par les technologies modernes, nécessitant des outils spécifiques pour leur analyse et valorisation.
Les trois V du Big Data sont la vélocité (rapidité de génération des données), le volume (quantité de données), et la variété (diversité des types de données et leurs sources).
La scalabilité horizontale consiste à ajouter des machines supplémentaires à un cluster afin de mettre en commun leurs ressources en termes de stockage et de puissance de calcul.