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LIFO - Bâtiment IIIA
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Le groupe de travail BigData
10/04/2018 : [BigData] Convergence HPC et BigData
Sophie Robert (LIFO)
Résumé
Débute à 10 h 30.
27/11/2017 : [BigData] Différences de scheduling entre Hadoop V1 et V2.x
Laurent Bobelin (INSA CVL)
Résumé
24/05/2017 : [BigData] Tutoriel BigData - Suite et fin
Mostafa BAMHA (LIFO)
Résumé
Débute à 10 h. Lieu : Salle de communication
16/05/2017 : [BigData] Tutoriel BigData
Mostafa BAMHA (LIFO)
Résumé
Débute à 09 h. Lieu : Espace communication - 1er etage
01/02/2016 : [BigData] Traitement de mégadonnées - BRGM
BRGM (BRGM)
Résumé
Débute à 15 h 15.
18/01/2016 : [BigData] Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
Sophie Robert (LIFO)
Résumé
14/12/2015 : [BigData] Optimisation de la gestion de masses de données dans les nuages
Laurent d\\\'Orazio (Limos)
Résumé
09/11/2015 : [BigData] Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing
Mostafa Bamha (LIFO)
Résumé
09/02/2015 : [BigData] Tutoriel BigData
Mostafa Bamha (LIFO)
Résumé
26/01/2015 : [BigData] Big Data: A Survey
Sebastien Limet (LIFO)
Résumé
Débute à 15 h.
19/01/2015 : [BigData] Inconsistency handling in datalog+/- Ontologies
Jacques Chabin (LIFO)
Résumé
Débute à 15 h.
19/01/2015 : [BigData] A general datalog-based framework for tractable query answering over ontologies
Mirian Halfeld Ferrari (LIFO)
Résumé
15/12/2014 : [BigData] Requetes Datalog sur des structures de graphes: le cas de la logique monadique du second ordre et le cas des modeles de requetes
Eugenie Foustoucos (Computer Science Department of the Athens University of Business and Economics)
Résumé
2eme séminaire du groupe de Travail BigData suivi d'une discussion (de 15h00 à 16h00) du GdT BigData sur les articles et le planning des interventions futures.
Résumés des groupes de travail
[BigData] Convergence HPC et BigData Sophie Robert, LIFO
[BigData] Différences de scheduling entre Hadoop V1 et V2.x Laurent Bobelin, INSA CVL
Hadoop is one of the major frameworks dedicated to big data distributed computing. Initially dedicated to MapReduce programming framework in version 1, it has turned since version 2 in a generic middleware able to handle any kind of distributed application. In order to do so, Hadoop has known tremendeous changes in its architecture and design since version 1.x. Scheduling is one to the fields of continuous improvement: since the major change of 2.x, the scheduler has changed tremendously both in terms of features, goals and ability to scale. This seminar presents the current Hadoop scheduler architecture and design as well as nowadays mainstream architecture based on separated cluster-wide allocation and per application scheduling.
[BigData] Tutoriel BigData - Suite et fin Mostafa BAMHA, LIFO
Suite du tutoriel sur les outils et frameworks Bigdata pour le traitement de grandes masses de données.
Pensez à copier la machine VirtualBox mise à votre disposition sur mirevserveur (pour ceux qui n'etaient present au premier tutoriel).
[BigData] Tutoriel BigData Mostafa BAMHA, LIFO
Tutoriel sur les outils et frameworks Bigdata pour le traitement de grandes masses de données.
Pensez à copier la machine VirtualBox mise à votre disposition sur mirevserveur.
[BigData] Traitement de mégadonnées - BRGM BRGM, BRGM
Réunion avec le BRGM sur le traitement de mégadonnées.
[BigData] Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data Sophie Robert, LIFO
Présentation de BigTable
[BigData] Optimisation de la gestion de masses de données dans les nuages Laurent d\\\'Orazio, Limos
L'informatique en nuages permet de faire face aux besoins de nombreux domaines d’applications scientifiques (séquençage du génome, physique corpusculaire par exemple), économiques (commerce en ligne, informatique décisionnelle, ou encore processus métiers) ou sociétaux (santé, réseaux sociaux, enseignement, etc.), au coeur desquels, les données jouent un rôle crucial. Cependant, la gestion des données, notamment massives, au sein des nuages informatiques n'est pas triviale et se heurte à de nombreux verrous scientifiques à différents niveaux : stockage, interrogation, ou encore intégration. Cette présentation décrit nos contributions recherche pour la gestion de données massives dans les nuages informatiques. Nous nous sommes intéressés au problème de l'optimisation de la gestion de données massives dans les nuages informatiques. Nous avons d'une part traité un cas d'utilisation précis, à savoir le passage à l'échelle de la recherche de sous-graphes fréquents à l'aide de MapReduce. Nous avons d'autre part proposé des solutions génériques (extensions de filtres de Bloom pour l'exécution de jointures et de requêtes récursives, architecture hybride sur une structuration des données en lignes et en colonnes) pour améliorer le traitement de données massives dans les nuages.
[BigData] Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing Mostafa Bamha, LIFO
Présentation MapReduce Vs Pregel pour le traitement des données Graphe
[BigData] Tutoriel BigData Mostafa Bamha, LIFO
Présentation, installation et tests des outils et frameworks BigData.
- Test des installations des frameworks,
- Utilisation Hadoop, HDFS,
- Quelques petits programmes pour tester l'ensemble.
Petite précision, venez avec vos machines préalablement installées. Les instructions sont dans le svn PaMDA.
[BigData] Big Data: A Survey Sebastien Limet, LIFO
Présentation Papier.
[BigData] Inconsistency handling in datalog+/- Ontologies Jacques Chabin, LIFO
Présentation d'un papier suivie d'une discussion.
[BigData] A general datalog-based framework for tractable query answering over ontologies Mirian Halfeld Ferrari, LIFO
Présentation d'un papier suivie d'une discussion.
Université d'Orléans | INSA Centre Val de Loire
LIFO - Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans 