Python
Python est un langage de programmation dynamique, interpré et scripté. Il a été développé au début des années 1990 par Guido van Rossum. Aujourd'hui, ce langage est développé en tant que projet open-source par de nombreux développeurs dans le monde entier, dirigé par Guido via la Python Software Foundation (PSF). L'objectif du langage est de développer un langage de programmation facile à apprendre, produisant un code intuitif et lisible, tout en restant aussi puissant que les autres langages de programmation établis.
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Node.js intégré à la plateforme cloud Microsoft Azure
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Node est désormais un citoyen de premier ordre dans l’environnement cloud de Microsoft Azure au côté de .Net, Java et PHP. Cette intégration est la conséquence logique de l’implication de Microsoft…
Par WORMS David
11 déc. 2011
Node.js, JavaScript côté serveur
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En attente du prochain grand language (NBL pour Next Big Language), cela fait maintenant 3 ans que je prédis à mes clients un bel avenir au JavaScript comme langue de programmation pour les…
Par WORMS David
12 juin 2010
E-commerce cigarettes électroniques : impressions sur Prestashop
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L’année dernière, il m’a fallu choisir et intégrer une solution e-commerce pour le site de vente de cigarettes électroniques CigarHit. Etant donné que ma dernière intégration d’un site e-commerce…
Par WORMS David
25 juil. 2012
Diviser des fichiers HDFS en plusieurs tables Hive
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Je vais montrer comment scinder fichier CSV stocké dans HDFS en plusieurs tables Hive en fonction du contenu de chaque enregistrement. Le contexte est simple. Nous utilisons Flume pour collecter les…
Par WORMS David
15 sept. 2013
Maitrisez vos workflows avec Apache Airflow
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Ci-dessous une compilation de mes notes prises lors de la présentation d’Apache Airflow par Christian Trebing de chez BlueYonder. Introduction Use case : comment traiter des données arrivant…
Par BEREZOWSKI César
17 juil. 2016
Supervision de clusters HDP
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Avec la croissance actuelle des technologies BigData, de plus en plus d’entreprises construisent leurs propres clusters dans l’espoir de valoriser leurs données. L’une des principales préoccupations…
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5 juil. 2017
Cloudera Sessions Paris 2017
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Adaltas était présent le 5 octobre aux Cloudera Sessions, la journée de présentation des nouveaux produits Cloudera. Voici un compte rendu de ce que nous avons pu voir. Note : les informations ont été…
Par BEREZOWSKI César
16 oct. 2017
De Dockerfile à Ansible Containers
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Cette présentation était une introduction au format Dockerfile et à l’outil Ansible Containers puis une comparaison des deux produits. Elle fut réalisée par Tomas Tomecek, membre de l’équipe…
Par BEREZOWSKI César
25 oct. 2017
Executer du Python dans un workflow Oozie
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Les workflows Oozie permettent d’utiliser plusieurs actions pour exécuter du code, cependant il peut être délicat d’exécuter du Python, nous allons voir comment faire. J’ai récemment implémenté un…
Par BEREZOWSKI César
6 mars 2018
Quelles nouveautés pour Apache Spark 2.3 ?
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Plongeons nous dans les nouveautés proposées par la nouvelle distribution 2.3 d’Apache Spark. Cette article est composé de recherches et d’informations issues des présentations suivantes du DataWorks…
Par BEREZOWSKI César
23 mai 2018
Le futur de l'orchestration de workflows dans Hadoop : Oozie 5.x
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Au DataWorks Summit Europe 2018 de Berlin, j’ai eu l’occasion d’assister à une session sur Apache Oozie. La présentation se concentre sur les caractéristiques du prochain Oozie 5.0 et celles à venir…
Par SCHOUKROUN Leo
23 mai 2018
Apache Beam : un modèle de programmation unifié pour les pipelines de traitement de données
Catégories : Data Engineering, DataWorks Summit 2018 | Tags : Apex, Beam, Pipeline, Flink, Spark
Dans cet article, nous allons passer en revue les concepts, l’histoire et le futur d’Apache Beam, qui pourrait bien devenir le nouveau standard pour la définition des pipelines de traitement de…
Par LEONARD Gauthier
24 mai 2018
TensorFlow avec Spark 2.3 : Le Meilleur des Deux Mondes
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L’intégration de Tensorflow dans Spark apporte de nombreux bénéfices et crée de nombreuses opportunités. Cet article est basé sur une conférence du DataWorks Summit 2018 à Berlin. Cette conférence…
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29 mai 2018
Lando : résumé de conversation en Deep Learning
Catégories : Data Science, Formation | Tags : Micro Services, Open API, Deep Learning, Internship, Kubernetes, Réseau de neurones, Node.js
Lando : Les derniers maîtres des mots Lando est une application de résumé de réunion qui utilise les technologies de Speech To Text pour transcrire de l’audio en écrit et les technologies de Deep…
Par HATI Yliess
18 sept. 2018
Jumbo, le bootstrapper de clusters Hadoop
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Présentation de Jumbo, un bootstrapper de cluster Hadoop pour les développeurs. Jumbo vous aide à déployer des environnements de développement pour les technologies Big Data. Il suffit de quelques…
Par LEONARD Gauthier
29 nov. 2018
CodaLab - Concours de Data Science
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CodaLab Competition est une plateforme servant à l’exécution de code dans le domaine de la Data Science. Elle se présente sous la forme d’une interface web sur laquelle un utilisateur peut soumettre…
17 déc. 2018
Surveillance d'un cluster Hadoop de production avec Kubernetes
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La surveillance d’un cluster Hadoop de production est un vrai challenge et se doit d’être en constante évolution. Aujourd’hui, la solution que nous utilisons se base sur Nagios. Efficace en ce qui…
21 déc. 2018
Apprentissage par renforcement appliqué au jeu de Poker
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Dans cet article, nous présenterons le “Deep Reinforcement Learning”, et plus particulièrement l’algorithme de Deep Q Learning introduit par DeepMind il y a quelques années. Dans une seconde partie…
9 janv. 2019
Publier Spark SQL Dataframe et RDD avec Spark Thrift Server
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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…
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25 mars 2019
Les fonctions de première classe en Python
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J’ai récemment regardé une conférence de Dave Cheney sur les fonctions de première classe en Go. Sachant que Python est également capable de les prendre en charge, sont-elles utilisables de la même…
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15 avr. 2019
Apache Hive 3, nouvelles fonctionnalités et conseils et astuces
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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
Installation de TensorFlow avec Docker
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TensorFlow est un logiciel open source de Google pour le calcul numérique utilisant une représentation en graph : Vertex (nodes) représentent des opérations mathématiques Edges représentent un tableau…
Par SAUVAGE Pierre
5 août 2019
Auto-scaling de Druid avec Kubernetes
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Apache Druid est un système de stockage de données open-source destiné à l’analytics qui peut profiter des capacités d’auto-scaling de Kubernetes de par son architecture distribuée. Cet article est…
Par SCHOUKROUN Leo
16 juil. 2019
Mise en production d'un modèle de Machine Learning
Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, Exploitation, IA, Cloud, Machine Learning, MLOps, On-premises, Schéma
“Le Machine Learning en entreprise nécessite une vision globale […] du point de vue de l’ingénierie et de la plateforme de données”, a expliqué Justin Norman lors de son intervention sur le…
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30 sept. 2019
Stage Data Science & Data Engineer - ML en production et ingestion streaming
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Contexte L’évolution exponentielle des données a bouleversé l’industrie en redéfinissant les méthodes de stockages, de traitement et d’acheminement des données. Maitriser ces méthodes facilite…
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26 nov. 2019
Spark Streaming partie 3 : DevOps, outils et tests pour les applications Spark
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L’indisponibilité des services entraîne des pertes financières pour les entreprises. Les applications Spark Streaming ne sont pas exempts de pannes, comme tout autre logiciel. Une application…
Par RYNKIEWICZ Oskar
31 mai 2019
Spark Streaming Partie 2 : traitement d'une pipeline Spark Structured Streaming dans Hadoop
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Spark est conçu pour traiter des données streaming de manière fluide sur un cluster Hadoop multi-nœuds, utilisant HDFS pour le stockage et YARN pour l’orchestration de tâches. Ainsi, Spark Structured…
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28 mai 2019
Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask
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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
Optimisation d'applicationS Spark dans Hadoop YARN
Catégories : Data Engineering, Formation | Tags : Performance, Hadoop, Spark, 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 : AWS, Azure, Databricks, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, 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
Premier pas avec Apache Airflow sur AWS
Catégories : Big Data, Cloud computing, Orchestration de conteneurs | Tags : PySpark, Enseignement et tutorial, Airflow, Oozie, Spark, AWS, Docker, 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…
Par COINTEPAS Aargan
5 mai 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
Suivi d'expériences avec MLflow sur Databricks Community Edition
Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Spark, Databricks, Deep Learning, 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
TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités
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La mise en production des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) est une tâche difficile. Il est reconnu qu’elle est plus sujette à l’échec et plus longue que la modélisation…
5 mars 2021
Apache Liminal, quand le MLOps rencontre le GitOps
Catégories : Big Data, Orchestration de conteneurs, Data Engineering, Data Science, Tech Radar | Tags : Data Engineering, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Docker, GitOps, Kubernetes, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow
Apache Liminal propose une solution clés en main permettant de déployer un pipeline de Machine Learning. C’est un projet open-source, qui centralise l’ensemble des étapes nécessaires à l’entrainement…
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31 mars 2021
Python moderne, partie 1 : création du projet avec pyenv & poetry
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L’apprentissage d’un langage de programmation se structure souvent autour de points essentiels : pratiquer la syntaxe du langage, en maîtriser le style, comprendre certains principes et paradigmes…
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9 juin 2021
Python moderne, partie 2 : écrire les tests unitaires & respecter les conventions Git commit
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L’application de bonnes pratiques en ingénierie logicielle apporte une plus-value certaine à vos projets. Par exemple l’écriture de tests unitaires vous permet de maintenir de larges projets en vous…
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24 juin 2021
Python moderne, partie 3 : établir une chaîne de CI et publier son package sur PiPy
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Avant de partager un package Python avec la communauté ou au sein de son organization, il est recommandé d’accomplir un certain nombres de tâches. Elles ont vocation à péréniser le bon fonctionnement…
Par BRAZA Faouzi
28 juin 2021
H2O en pratique: retour d'expérience d'un Data Scientist
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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
H2O en pratique : un protocole combinant AutoML et les approches de modélisation traditionnelles
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H20 est livré avec de nombreuses fonctionnalités. La deuxième partie de la série H2O en pratique propose un protocole pour combiner la modélisation AutoML avec des approches de modélisation et d…
12 nov. 2021
Développement accéléré de modèles avec H2O AutoML et Flow
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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
Variables Ansible : choisir l'emplacement approprié
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Définir des variables pour vos playbooks et rôles Ansible peut devenir un défi à mesure que votre projet se développe. Naviguer la documentation Ansible est source de questionnements et de confusion…
Par HERMAND Xavier
15 mars 2022
Intégration de Spark et Hadoop dans Jupyter
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Depuis quelques années, Jupyter notebook s’impose comme la principale solution de notebook dans l’univers Python. Historiquement, Jupyter est l’outil de prédilection des data scientists développant…
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1 sept. 2022
Plongée dans tdp-lib, le SDK en charge de la gestion de clusters TDP
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Tous les déploiements TDP sont automatisés. Ansible y joue un rôle central. Avec la complexité grandissante de notre base logicielle, un nouveau système était nécessaire afin de s’affranchir des…
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24 janv. 2023
Lancement du site Internet de TDP
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Le nouveau site Internet de TDP (Trunk Data Platform) est en ligne. Nous vous invitons à le parcourir pour découvrir la platorme, rester informés, et cultiver le contact avec la communauté TDP. TDP…
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3 oct. 2023
