Catalogue des ouvrages Université de Laghouat
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Auteur Youcef Redouane Benchekal
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| Titre : | Mise en œuvre d’un entrepôt de données avec des techniques Big Data | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Mohamed Ayoub Kachna, Auteur ; Youcef Redouane Benchekal, Auteur ; Benameur Ziani, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique | | Année de publication : | 2021 | | Importance : | 51 p. | | Format : | 27 cm. | | Accompagnement : | 1 disque optique numérique (CD-ROM) | | Note générale : | Option : Systèmes d’information et de décision | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Systèmes décisionnels Entrepôt de données Schéma en étoile Requêtes OLAP Big Data Hadoop Hive MapReduce | | Résumé : | Le Big Data est un terme qui décrit le grand volume de données géré au quotidien par les organisations. Ces dernières ont besoin d'analyser leurs données afin d'en extraire des informations utiles à la prise de décisions stratégiques. Cependant, les outils traditionnels d'analyse sont inadéquats pour traiter les grands volumes de données.
Le travail présenté dans ce mémoire a pour objectif d'utiliser des techniques Big Data pour surmonter ce problème d'analyse. Plus précisément, nous avons installé et configuré l'écosystème Hadoop et l'outil Apache Hive dans un cluster multi-nœuds pour pouvoir interroger efficacement les entrepôts de données relationnels avec le langage SQL.
Nous avons réalisé un ensemble de tests pour valider nos propositions. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
Mise en œuvre d’un entrepôt de données avec des techniques Big Data [texte manuscrit] / Mohamed Ayoub Kachna, Auteur ; Youcef Redouane Benchekal, Auteur ; Benameur Ziani, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2021 . - 51 p. ; 27 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Systèmes d’information et de décision Langues : Français | Mots-clés : | Systèmes décisionnels Entrepôt de données Schéma en étoile Requêtes OLAP Big Data Hadoop Hive MapReduce | | Résumé : | Le Big Data est un terme qui décrit le grand volume de données géré au quotidien par les organisations. Ces dernières ont besoin d'analyser leurs données afin d'en extraire des informations utiles à la prise de décisions stratégiques. Cependant, les outils traditionnels d'analyse sont inadéquats pour traiter les grands volumes de données.
Le travail présenté dans ce mémoire a pour objectif d'utiliser des techniques Big Data pour surmonter ce problème d'analyse. Plus précisément, nous avons installé et configuré l'écosystème Hadoop et l'outil Apache Hive dans un cluster multi-nœuds pour pouvoir interroger efficacement les entrepôts de données relationnels avec le langage SQL.
Nous avons réalisé un ensemble de tests pour valider nos propositions. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
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Exemplaires
| Disponibilité |
|---|
| MF 02-38 | MF 02-38 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES | théses (sci) | Disponible |
