JDBC
Articles associés
H2O en pratique: retour d'expérience d'un Data Scientist
Catégories : Data Science, Formation | Tags : Automation, Cloud, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python
Les plates-formes d’apprentissage automatique (AutoML) gagnent en popularité et deviennent un outil puissant à disposition des data scientists. Il y a quelques mois, j’ai présenté H2O, une plate-forme…
29 sept. 2021
Développement accéléré de modèles avec H2O AutoML et Flow
Catégories : Data Science, Formation | Tags : Automation, Cloud, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python
La construction de modèles de Machine Learning (ML) est un processus très consommateur de temps. De plus, il requière de bonne connaissance en statistique, en algorithme de ML ainsi qu’en…
10 déc. 2020
Apache Hive 3, nouvelles fonctionnalités et conseils et astuces
Catégories : Big Data, Business Intelligence, DataWorks Summit 2019 | Tags : Druid, Hive, JDBC, LLAP, Hadoop, Kafka, Versions et évolutions
Disponible depuis juillet 2018 avec HDP3 (Hortonworks Data Platform 3), Apache Hive 3 apporte de nombreuses fonctionnalités intéressantes à l’entrepôt de données. Malheureusement, comme beaucoup de…
Par LEONARD Gauthier
25 juil. 2019
Publier Spark SQL Dataframe et RDD avec Spark Thrift Server
Catégories : Data Engineering | Tags : Hive, Thrift, JDBC, Hadoop, Spark, SQL
La nature distribuée et en-mémoire du moteur de traitement Spark en fait un excellant candidat pour exposer des données à des clients qui souhaitent des latences faibles. Les dashboards, les notebooks…
Par RYNKIEWICZ Oskar
25 mars 2019
Apache Knox, c'est facile !
Catégories : Big Data, Cybersécurité, Adaltas Summit 2018 | Tags : Ranger, Kerberos, LDAP, Active Directory, REST, Knox
Apache Knox est le point d’entrée sécurisé d’un cluster Hadoop, mais peut-il être également le point d’entrée de mes applications REST ? Vue d’ensemble d’Apache Knox Apache Knox est une passerelle…
Par HATOUM Michael
4 févr. 2019