Articles publiés en 2020
Construire votre distribution Big Data open source avec Hadoop, Hive, HBase, Spark et Zeppelin
Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : Maven, Debug, GitHub, Java, Hadoop, HBase, Hive, Spark, CDP, Git, HDP, Versions et évolutions, TDP, Tests unitaires
L’écosystème Hadoop a donné naissance à de nombreux projets populaires tels que HBase, Spark et Hive. Bien que des technologies plus récentes commme Kubernetes et les stockages objets compatibles S…
Par SCHOUKROUN Leo
18 déc. 2020
Développement accéléré de modèles avec H2O AutoML et Flow
Catégories : Data Science, Formation | Tags : PySpark, Automation, JDBC, R, Avro, Hadoop, HDFS, Hive, ORC, Parquet, Cloud, CSV, H2O, Machine Learning, MLOps, On-premises, Open source, Python, Scala
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
OAuth2 et OpenID Connect pour les microservices et les applications publiques (Partie 2)
Catégories : Orchestration de conteneurs, Cybersécurité | Tags : Go Lang, JAMstack, LDAP, Micro Services, sécurité, CNCF, CoffeeScript, JavaScript Object Notation (JSON), Kubernetes, Node.js, 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…
Par WORMS David
20 nov. 2020
OAuth2 et OpenID Connect, une introduction douce et fonctionnelle (Part 1)
Catégories : Orchestration de conteneurs, Cybersécurité | Tags : Go Lang, JAMstack, LDAP, Active Directory, sécurité, CNCF, Kubernetes, OAuth2, OpenID Connect, Storage
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…
Par WORMS David
17 nov. 2020
Connexion à ADLS Gen2 depuis Hadoop (HDP) et NiFi (HDF)
Catégories : Big Data, Cloud computing, Data Engineering | Tags : NiFi, HDF, Hadoop, HDFS, MapReduce, Authentification, Autorisation, Azure, Azure Data Lake Storage (ADLS), Big Data, Cloud, Data Lake, HDP, 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 plateforme Big Data on…
Par LEONARD Gauthier
5 nov. 2020
Reconstruction de Hive dans HDP : patch, test et build
Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : Maven, Debug, GitHub, Java, Hadoop, Hive, CDP, Git, HDP, Versions et évolutions, TDP, 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…
Par SCHOUKROUN Leo
6 oct. 2020
Versionnage des données et ML reproductible avec DVC et MLflow
Catégories : Data Science, DevOps & SRE, Évènements | Tags : Data Engineering, Exploitation, Spark, Databricks, Delta Lake, Git, Machine Learning, MLflow, Registre, 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…
30 sept. 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
Gestion des versions de vos jeux de données avec Data Version Control (DVC) et Git
Catégories : Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, GitHub, Infrastructure, Exploitation, Data Hub, Databricks, Git, GitLab, GitOps, 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…
Par 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, Packaging, Programmation, Agile, IaC, JavaScript, Open source, Versions et évolutions
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…
Par WORMS David
28 août 2020
Installation d'Hadoop depuis le code source : build, patch et exécution
Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : Maven, Debug, Java, LXD, Hadoop, HDFS, CDP, Docker, HDP, TDP, Tests unitaires
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…
Par SCHOUKROUN Leo
4 août 2020
Téléchargement de jeux de données dans HDFS et Hive
Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Business Intelligence, Data Engineering, Data structures, Base de données, Hadoop, HDFS, Hive, Big Data, Analyse de données, Data Lake, Lakehouse, 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…
Par NGOM Aida
31 juil. 2020
Automatisation d'un workflow Spark sur GCP avec GitLab
Catégories : Big Data, Cloud computing, Orchestration de conteneurs | Tags : Data Engineering, DevOps, Enseignement et tutorial, Airflow, Spark, CI/CD, Cloud, Git, GitLab, GitOps, GCE, GCP, Terraform, IAM, Tests unitaires
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, Azure Data Lake Storage (ADLS), Databricks, Delta Lake, Machine Learning, 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 : PySpark, Data Engineering, DevOps, Enseignement et tutorial, Tools, Airflow, Hive, Oozie, Spark, AWS, Amazon S3, Docker, Docker Compose, 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
Exposer un cluster Ceph basé sur Rook à l'extérieur de Kubernetes
Catégories : Orchestration de conteneurs | Tags : Debug, Rook, SSH, Big Data, Ceph, Docker, 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…
Par SCHOUKROUN Leo
16 avr. 2020
Snowflake, le Data Warehouse conçu pour le cloud, introduction et premiers pas
Catégories : Business Intelligence, Cloud computing | Tags : AWS, Azure, Cloud, Data Lake, Data Science, Entrepôt de données (Data Warehouse), GCP, 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 : Mesos, Performance, Hadoop, Spark, YARN, Big Data, Clustering, Kubernetes, 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 : Arch Linux, R, MXNet, Spark MLlib, AWS, Azure, Databricks, Deep Learning, Déploiement, H2O, Keras, Machine Learning, MLflow, MLOps, Python, PyTorch, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost
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 : CLI, Enseignement et tutorial, Serveur, API, Deep Learning, Format de fichier, 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 : Debug, Linux, LXD, Docker, 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…
Par SCHOUKROUN Leo
4 févr. 2020
Sécurisation des services avec Open Policy Agent
Catégories : Cybersécurité, Gouvernance des données | Tags : Ranger, Go Lang, REST, Tools, Kafka, Autorisation, Big Data, Cloud, Docker, 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…
Par SCHOUKROUN Leo
22 janv. 2020
Comparaison de différents formats de fichier en Big Data
Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Business Intelligence, Data structures, Base de données, Avro, Hadoop, HDFS, Hive, Kafka, MapReduce, ORC, Parquet, Spark, Traitement par lots, Big Data, CSV, Analyse de données, JavaScript Object Notation (JSON), Kubernetes, MongoDB, Protocol Buffers, 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…
Par NGOM Aida
23 juil. 2020
