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Table des matières
MU5IN852 : Bases de Données Large Echelle (2019-2020)
Années précédentes
Salle Cours :
- Jusqu'au 20-12-2019 inclus : Salle 24.34 207
- A partir du 09-01-2020 : Amphi 56A
Salles TME (jusqu'au 20-12-2019 inclus) :
- Groupe 1 : 502 Tour 14/15
- Groupe 2 : 503 Tour 14/15
Mails Equipe pédagogique :
- bernd.amann@lip6.fr
- mohamed-amine.baazizi@lip6.fr (responsable)
- camelia.constantin@lip6.fr
- hubert.naacke@lip6.fr
Description
L’explosion de données conduit à reconsidérer radicalement les méthodologie de traitement de celles-ci tant au niveau performance et efficacité d’accès qu’au niveau acquisition, préparation et structuration. Les plateformes se basant sur le paradigme MapReduce ont été mises oeuvre pour relever ces deux défis à la fois et sont en continuelle évolution pour répondre aux besoins croissants en terme d’analyse de données massives.
Ce cours permet de se familiariser avec la méthodologie de traitement de données massives qui s’articule autour de deux axes : i) collecte, agrégation et génération de données et ii) analyse de données. Le premier axe sera abordé sous l’angle de la nouvelle démarche de manipulation et d’exploration de données massives dénotée REPL (Read Evaluate Print Loop) fortement inspirée des systèmes d’analyse comme R. Le système Spark, fortement répandu, est étudié et utilisé tout au long du cours. Le second axe sera abordé selon deux cas d’études : a) analyse de données multidimensionnelles à l’aide de requêtes SQL sur des cubes de données , b) analyse statistique de graphes sociaux en utilisant des techniques connues (PageRank, Hits, etc) et c) et interrogation de graphes de données à l’aide de langages récents tels que Cypher de Neo4J.
Liens utiles
- le forum BDLE sur le LIP6 Mattermost
Planning
| Semaine | Date | Theme | Cours | TME | Gr1 | Gr2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 20-09-2019 | Préparation, analyse et visualisation de données massives 1/3 | introduction et lancement du projet | TME 1 | H. Naacke | B. Amann |
| 2 | 27-09-2019 | Préparation, analyse et visualisation de données massives 2/3 | Agrégations multidim en SQL | TME 2 | H. Naacke | B. Amann |
| 3 | 04-10-2019 | Préparation, analyse et visualisation de données massives 3/3 | Fonctions de fenêtrage | TME 3 | H. Naacke | B. Amann |
| 4 | 11-10-2019 | Introduction à MapReduce - Spark et Scala | Cours | Lien nuage (TME1) | M-A. Baazizi | H. Naacke |
| 5 | 18-10-2019 | Interrogation de données structurées en Spark | Cours | Lien nuage (TME2) | M-A. Baazizi | H. Naacke |
| 6 | 25-10-2019 | Interrogation de données semi-structurées en Spark - Optimisation logique | Cours | Lien nuage (TME3) | M-A. Baazizi | H. Naacke |
| 01-11-2019 | Toussaint | |||||
| 7 | 08-11-2019 | Aperçu du modèle d’exécution Map-Reduce et Spark – Présentation DM (devoir maison) | Cours | rattrapage TMEs 1,2,3 - Démarrage Devoir maison | M-A. Baazizi | H. Naacke |
| 15-11-2019 | Révisions | |||||
| 22-11-2019 | Examen réparti 1 | |||||
| 8 | 29-11-2019 | Stockage à l'échelle du Web | HDFS, ORC, partitions | Notebook TP Stockage | H. Naacke | M-A. Baazizi |
| 9 | 06-12-2019 | Optimisation de requêtes | modèle d'exécution | Notebook TP Stockage et Plans | H. Naacke | M-A. Baazizi |
| 10 | 13-12-2019 | Tuning | cours/TD correction des annales | Notebook TP Stockage et Plans | H. Naacke | M-A. Baazizi |
| 11 | 20-12-2019 | Graphes en Spark | Cours 11-12 | TP DataFrame Une solution calcul triangles | C.Constantin | M-A. Baazizi |
| 27-12-2019 | vacances de fin d'année | |||||
| 03-01-2019 | vacances de fin d'année | |||||
| 12 | 10-01-2020 | Graphes en Spark | Cours 11-12 | TP DataFrame | C.Constantin | B. Amann |
| 13 | 17-01-2020 | API GraphX | Cours 13 | graphes-graphx, Notebook GraphX | C.Constantin | B. Amann |
| 14 | 24-01-2020 | Requêtes graphes - Récursion Neo4J | Cours 14 | Calculs sur les graphes en Neo4J | C.Constantin | B. Amann |
| 31-01-2020 | Révisions | |||||
| 07-02-2020 | Examen réparti 2 |
Annales
Les solutions (SANS GARANTIE!) seront migrées au fur et à mesure ici lien
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