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Articles récents
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…
10 sept. 2020
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
21 mai 2020
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…
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…
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…
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…
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…
23 mars 2020
Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask
Catégories : Data Science, Tech Radar | Tags : Deep Learning, Enseignement et tutorial, Machine Learning, Machine Learning, Python
Au cours de la dernière décennie, les modèles de Machine Learning et de Deep Learning se sont révélés très efficaces pour effectuer une grande variété de tâches tels que la détection de fraudes, la…
2 mars 2020
Installer et débugger Kubernetes dans LXD
Catégories : Orchestration de conteneurs | Tags : Conteneur, Debug, Docker, Linux, LXD, Kubernetes, Noeud
Nous avons récemment déployé des clusters Kubernetes avec le besoin de collocalliser les clusters sur des noeuds physiques au sein de nos infrastructures. Nous aurions pu utiliser des machines…
4 févr. 2020
Sécurisation des services avec Open Policy Agent
Catégories : Cybersécurité, Gouvernance des données | Tags : Kafka, Ranger, Autorisation, REST, Cloud, Kubernetes, SSL/TLS
Open Policy Agent est un un moteur de règles multifonction. L’objectif principal du projet est de centraliser l’application de règles de sécurité à travers la stack cloud native. Le projet a été crée…
22 janv. 2020
Cloudera CDP et migration Cloud de votre Data Warehouse
Catégories : Big Data, Cloud computing | Tags : Cloudera, Data Hub, Lac de données, Entrepôt de données (Data Warehouse), Azure
Alors que l’un de nos clients anticipe un passage vers le Cloud et avec l’annonce récente de la disponibilité de Cloudera CDP mi-septembre lors de la conférence Strata, il semble que le moment soit…
By WORMS David
16 déc. 2019
Configuration à distance et auto-indexage des pipelines Logstash
Catégories : Data Engineering, Infrastructure | Tags : Docker, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Log4j
Logstash est un puissant moteur de collecte de données qui s’intègre dans la suite Elastic (Elasticsearch - Logstash - Kibana). L’objectif de cet article est de montrer comment déployer un cluster…
13 déc. 2019