Big Data : définition, applications et outils
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Publié le 20 juillet 2017
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En une minute sur l’Internet, les utilisateurs de Facebook éditent 3,4 millions de statuts et génèrent 4 GB de données digitales, Google répond à 300 000 recherches et reçoit 126 heures de vidéos et pas moins de 700 nouveaux utilisateurs rejoignent Twitter. Au même moment, 350 000 tweets sont générés et 10 000 recherches sont exécutées sur LinkedIN. D’un autre côté, dans le monde commercial, Walmart produit 2,5 pétaoctets par jour et traite un million de transactions par heure. Alibaba, un des plus importants sites de e-commerce, a également déclaré que son stock de données traitées a atteint 100 pétaoctets [Sakr, 2016]. Ces statistiques prouvent que le monde devient le théâtre d’un accroissement de données sans précédent. Un accroissement provoqué par l’ubiquité de l’Internet, l’adoption des #réseaux_sociaux et des #applications mobiles, la vulgarisation des capteurs, des systèmes de localisations géographiques et des tags #RFID … [Sakr, 2016]. Dans le présent #tutoriel, nous allons aborder de manière concise ce phénomène qu’on appelle #Big_Data. Nous commencerons par présenter ses définitions et caractéristiques dans la section 1, nous discuterons ses applications majeures dans la section 2 et puis nous nous attarderons sur les systèmes qui le supportent dans la Section 3.
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