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Apache HBase : colocation de RegionServers
Catégories : Big Data, Adaltas Summit 2021, Infrastructure | Tags : Ambari, Base de données, Infrastructure, Performance, Hadoop, HBase, Big Data, HDP, Storage
Les RegionServers sont les processus gérant le stockage et la récupération des données dans Apache HBase, la base de données non-relationnelle orientée colonne de Apache Hadoop. C’est à travers leurs…
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22 févr. 2022
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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
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Éviter les blocages dans les pipelines distribués de Deep Learning avec Horovod
Catégories : Data Science | Tags : GPU, Deep Learning, Horovod, Keras, TensorFlow
L’entraînement des modèles Deep Learning peut être grandement accéléré en utilisant un cluster de GPUs. Lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données, effectuer des calculs distribués devient…
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15 nov. 2019
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Introduction à Cloudera Data Science Workbench
Catégories : Data Science | Tags : Azure, Cloudera, Docker, Git, Kubernetes, Machine Learning, MLOps, Notebook
Cloudera Data Science Workbench est une plateforme qui permet aux Data Scientists de créer, gérer, exécuter et planifier des workflows de Data Science à partir de leur navigateur. Cela leur permet…
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28 févr. 2019
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TensorFlow avec Spark 2.3 : Le Meilleur des Deux Mondes
Catégories : Data Science, DataWorks Summit 2018 | Tags : Mesos, C++, CPU, GPU, Performance, Spark, YARN, JavaScript, Keras, Kubernetes, Machine Learning, Python, TensorFlow
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
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Quelles nouveautés pour Apache Spark 2.3 ?
Catégories : Data Engineering, DataWorks Summit 2018 | Tags : Arrow, PySpark, Performance, ORC, Spark, Spark MLlib, Data Science, Docker, Kubernetes, pandas, Streaming
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23 mai 2018