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OAuth2 et OpenID Connect pour les microservices and applications publiques (Partie 2)

Catégories : Orchestration de conteneurs, Cybersécurité | Tags : CNCF, JSON, LDAP, Micro Services, OAuth2, OpenID Connect

En utilisant OAuth2 et OpenID Connect, il est important de comprendre comment se déroule le flux d’autorisation, qui appelle l’Authorization Server et comment stocker les tokens. De plus, les…

WORMS David

By WORMS David

20 nov. 2020

OAuth2 et OpenID Connect, une introduction douce et fonctionnelle (Part 1)

Catégories : Orchestration de conteneurs, Cybersécurité | Tags : CNCF, Go, JAMstack, LDAP, Kubernetes, OpenID Connect

La compréhension d’OAuth2, d’OpenID et d’OpenID Connect (OIDC), comment ils sont liés, comment les communications sont établies, comment s’architecture votre application et que faire des différents…

WORMS David

By WORMS David

17 nov. 2020

Connexion à ADLS Gen2 depuis Hadoop (HDP) et NiFi (HDF)

Catégories : Big Data, Cloud computing, Data Engineering | Tags : HDFS, NiFi, Authentification, Autorisation, Hadoop, Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure, OAuth2

Alors que les projets Data construits sur le cloud deviennent de plus en plus répandus, un cas d’utilisation courant consiste à interagir avec le stockage cloud à partir d’une plate-forme Big Data on…

LEONARD Gauthier

By LEONARD Gauthier

5 nov. 2020

Reconstruction de Hive dans HDP : patch, test et build

Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : Hive, Maven, Git, GitHub, Java, Versions et évolutions, Tests unitaires

La distribution HDP d’Hortonworks va bientôt être dépreciée a profit de la distribution CDP proposée par Cloudera. Un client nous a demandé d’intégrer d’une nouvelle feature de Apache Hive sur son…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

6 oct. 2020

Versionnage des données et ML reproductible avec DVC et MLflow

Catégories : Data Science, DevOps & SRE, Évènements | Tags : Data Engineering, Git, Databricks, Delta Lake, Machine Learning, MLflow, Storage

Notre présentation sur la gestion de versions sur des données et le développement reproductible d’algorithmes de Machine Learning proposé au Data + AI Summit (anciennement Spark + AI) est accepté. La…

Suivi d'expériences avec MLflow sur Databricks Community Edition

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Spark, Deep Learning, Databricks, Delta Lake, Machine Learning, MLflow, Notebook, Python, Scikit-learn

Introduction au Databricks Community Edition et MLflow Chaque jour, le nombre d’outils permettant aux Data Scientists de créer des modèles plus rapidement augmente. Par conséquent, la nécessité de…

Gestion des versions de vos jeux de données avec Data Version Control (DVC) et Git

Catégories : Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, Git, Infrastructure, Exploitation, SCM

L’utilisation d’un système de contrôle de version tel que Git pour le code source est une bonne pratique et une norme de l’industrie. Étant donné que les projets se concentrent de plus en plus sur les…

JOUET Grégor

By JOUET Grégor

3 sept. 2020

Architecture de plugins en JavaScript et Node.js avec Plug and Play

Catégories : Front End, Node.js | Tags : Asynchrone, DevOps, JavaScript, Open source, Programmation, Versions et évolutions, Agile

Plug and Play aide les auteurs de bibliothèques et d’applications à introduire une architecture de plugins dans leur code. Il simplifie l’exécution de code complexe avec des points d’interception bien…

WORMS David

By WORMS David

28 août 2020

Installation d'Hadoop depuis le code source : build, patch et exécution

Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : HDFS, Maven, Docker, Java, LXD, Tests unitaires, Hadoop

Les distributions commerciales d’Apache Hadoop ont beaucoup évolué ces dernières années. Les deux concurrents Cloudera et Hortonworks ont fusionné : HDP ne sera plus maintenu et CDH devient CDP. HP a…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

4 août 2020

Téléchargement de jeux de données dans HDFS et Hive

Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Analytique, HDFS, Hive, Big Data, Analyse de données, Data Engineering, Data structures, Base de données, Hadoop, Lac de données, Entrepôt de données (Data Warehouse)

Introduction De nos jours, l’analyse de larges quantités de données devient de plus en plus possible grâce aux technologies du Big data (Hadoop, Spark,…). Cela explique l’explosion du volume de…

NGOM Aida

By NGOM Aida

31 juil. 2020

Comparaison de différents formats de fichier en Big Data

Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Analytique, Avro, HDFS, Hive, Kafka, MapReduce, ORC, Spark, Traitement par lots, Big Data, CSV, Analyse de données, Data structures, Base de données, JSON, Protocol Buffers, Hadoop, Parquet, Kubernetes, XML

Dans l’univers du traitement des données, il existe différents types de formats de fichiers pour stocker vos jeu de données. Chaque format a ses propres avantages et inconvénients selon les cas d…

NGOM Aida

By NGOM Aida

23 juil. 2020

Automatisation d'un workflow Spark sur GCP avec GitLab

Catégories : Big Data, Cloud computing, Orchestration de conteneurs | Tags : Airflow, Spark, CI/CD, Enseignement et tutorial, GitLab, GCP, Terraform

Un workflow consiste à automiatiser une succéssion de tâche qui dont être menée indépendemment d’une intervention humaine. C’est un concept important et populaire, s’appliquant particulièrement à un…

DE BAECQUE Ferdinand

By DE BAECQUE Ferdinand

16 juin 2020

Importer ses données dans Databricks : tables externes et Delta Lake

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Parquet, AWS, Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS), Databricks, Delta Lake, Python

Au cours d’un projet d’apprentissage automatique (Machine Learning, ML), nous devons garder une trace des données test que nous utilisons. Cela est important à des fins d’audit et pour évaluer la…

Premier pas avec Apache Airflow sur AWS

Catégories : Big Data, Cloud computing, Orchestration de conteneurs | Tags : Airflow, Oozie, Spark, PySpark, Docker, Enseignement et tutorial, AWS, Python

Apache Airflow offre une solution répondant au défi croissant d’un paysage de plus en plus complexe d’outils de gestion de données, de scripts et de traitements d’analyse à gérer et coordonner. C’est…

COINTEPAS Aargan

By COINTEPAS Aargan

5 mai 2020

Exposer un cluster Ceph basé sur Rook à l'extérieur de Kubernetes

Catégories : Orchestration de conteneurs | Tags : Conteneur, Debug, Docker, Rook, Ceph, Kubernetes

Nous avons récemment créé un cluster Hadoop basé sur des containers LXD et nous voulions être en mesure d’appliquer des quotas sur certains filesystems (par exemple : logs de service, repertoires…

SCHOUKROUN Leo

By SCHOUKROUN Leo

16 avr. 2020

Snowflake, le Data Warehouse conçu pour le cloud, introduction et premiers pas

Catégories : Business Intelligence, Cloud computing | Tags : Cloud, Lac de données, Data Science, Entrepôt de données (Data Warehouse), Snowflake

Snowflake est une plateforme d’entrepôt de données en mode SaaS qui centralise, dans le cloud, le stockage et le traitement de données structurées et semi-structurées. La génération croissante de…

HAMELIN-BOYER Jules

By HAMELIN-BOYER Jules

7 avr. 2020

Optimisation d'applicationS Spark dans Hadoop YARN

Catégories : Data Engineering, Formation | Tags : Spark, Performance, Hadoop, Python

Apache Spark est un outil de traitement de données in-memory très répandu en entreprise pour traiter des problématiques Big Data. L’exécution d’une application Spark en production nécessite des…

DE BAECQUE Ferdinand

By DE BAECQUE Ferdinand

30 mars 2020

MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Deep Learning, AWS, Databricks, Déploiement, Machine Learning, Azure, MLflow, MLOps, Python, Scikit-learn

Introduction et principes de MLflow Avec une puissance de calcul et un stockage de moins en moins chers et en même temps une collecte de données de plus en plus importante dans tous les domaines, de…

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