Bases de données documentaires et distribuées
NFE204


Objectifs pédagogiques

Le cours est consacré à le gestion de données massives, non-structurées ou semi-structurées. Le passage à l'échelle de très gros volumes (téraoctets, pétaoctets) peut amener a revoir la modélisation relationnelle qui implique des opérations de jointures assez coûteuses dans un environnement distribué. Cette modélisation est également inadaptée à des données comme les textes, les images, ou un assemblage de plusieurs médias. On s'oriente alors plutôt vers une modélisation sous forme de "documents" souvent dénués de structure connue (e., documents images, vidéos, documents Office, etc) ou d'une structure très souple (documents hypertextes).

Les notions de modèles de données et de langage d'interrogation sont alors à revoir. De plus le volume des données considérées implique la mise en place d'infrastructure à grande échelle typique des systèmes de gestion des données du Web.
Le cours couvre les sujets suivants:

Données peu structurées. Représentation de données complexes et/ou dotée d'une structure variable. Application à la représentation de documents textuels par des langages comme XML ou JSON. Notions essentielles sur la navigation dans une structure de document, le typage de documents, et la gestion de documents dans des bases de données.
Systèmes NoSQL. Des systèmes de gestion de données qui renoncent à certaines fonctionnalités fortes (transactions, langage d'interrogation) des bases relationnelles, au profit du passage à l'échelle, émergent à l'heure actuelle. Ces systèmes sont fortement orientés vers la distribution dans des environnements de type cloud, et leur conception varie selon l'objectif visé (accès temps réel, ou traitement analytiques). La structure des données reprend les principes vus dans la première partie du cours. Nous étudions les principes généraux des systèmes NoSQL, et en étudions certains: MongoDB, CouchDB, Cassandra, etc. Les problèmes de passage à l'échelle, de fiabilité, de sécurité, de reprise sur panne et de cohérence seront évoqués.


La Recherche d'Information (RI) consiste à effectuer des recherches sur des ensembles de données peu structurées, en effectuant un classement par pertinence. Avec l'avènement de gros moteurs d'indexation tels que Google ou Amazon, les technologies de recherche textuelle devient incontournable et donne un véritable intérêt à toutes ses techniques de stockage et d'index orienté texte.


Stockage distribué.  Le volume des données manipulées par les moteurs de recherche, les sites de commerce électronique ou les sites communautaires rassemblant des millions d'utilisateurs, a atteint des niveaux inédits: le téraoctets est un ordre de grandeur courant, bientôt ce sera le pétaoctets. De nouvelles techniques de gestion de ces données massives ont émergé récemment, sous l'impulsion notamment des entreprises (Google, Amazon) directement  confrontées aux problèmes liés à ces volumes inédits. L'exposé sera consacré à ces nouvelles techniques, en mettant l'accent sur les solutions s'appuyant sur la distribution du stockage et des traitements dans des parcs de machines extensibles appelés "Cloud Computing".  Le cours présente les principales problématiques et méthodes de stockage distribué: réplication, partitionnement, tolérance aux pannes, illustrées par quelques solutions-phares (ElasticSearch, Hadoop, Cassandra, etc).

Calcul distribué. Le stockage distribué est associé à des systèmes permettant de paralléliser les calculs pour traiter en temps raisonnable de très grandes masses de données, notamment à des fins analytiques. Le calcul parallèle à grande échelle est introduit et illustré avec des principes phares comme MapReduce, et des systèmes comme Spark, Hadoop et Flink.

Public et conditions d'accès

Prérequis: M1 ou niveau Bac+4 informatique

Bonnes connaissances en bases de données, architectures des systèmes informatiques, pratique de la programmation
Public: cycle d'ingénieur CNAM, Master M2

Compétences

Compréhension des défis et des enjeux actuels dans la gestion de l'information, de plus en plus orientée vers l'acquisition et l'analyse de grandes masses de données. Maîtrise des techniques de base concernant ces nouvelles technologies. Systèmes NoSQL, techniques de distribution de données, techniques de recherche d'information.

Méthodes de validation

examen, projet, travaux pratiques

Contenu de la formation

Modélisation de données peu structurées
- Documents structurés, JSON, XML
- Données web, Open data, services REST

- Bases documentaires: MongoDB, CouchDB, Cassandra


Recherche d'information
- introduction à la recherche textuelle dans les documents, indexation textuelle et Recherche d'Information (IE, Google, Amazon, ...)

- moteur de recherches: ElasticSearch, Solr


Systèmes de stockage distribués

- systèmes distribués, équilibrage, partitionnement, réplication

- cloud, performances, architectures, scalabilité
- illustration concrète avec quelques systèmes NoSQL: MongoDB, Cassandra, ElasticSearch

Systèmes de calcul distribué

  - Le paradigme MapReduce

  - Systèmes modernes de traitement à grande échelle: Spark, Flink



 

Bibliographie
  • Abiteboul, Manolescu, Rigaux, Rousset, Sennelart: Web Data Management, Cambdrige Publishing, 2012
  • R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto: Modern Information Retrieval, Addison-Wesely, 1999
  • P.Rigaux: Support en ligne: http://b3d.bdpedia.fr

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :

Prochaines sessions de formation

Filtres :
Centre de formation Semestre
2021/2022
Jours de
formation
Modalité Tarif    
Paris Semestre 1   180 €

Date de début des cours (*) :

  • 20/09/2021

* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations.
  Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

Paris Semestre 2 180 €

Date de début des cours (*) :

  • 20/09/2021

* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations.
  Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

Paris
Semestre 1
Cours en ligne hybride
180 €
Paris
Semestre 2
Cours en ligne
180 €
Légende :
Date de début de cours :
  • Île-de-France :
    • 1er semestre et annuel : 27/09/2021
    • 2e semestre : 21/02/2022
  • Paris :
    • 1er semestre et annuel : 20/09/2021
    • 2e semestre : 07/02/2022

Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

Tarif :

Seul le financement à titre individuel est proposé à l'inscription en ligne. Si vous souhaitez financer votre formation par votre entreprise, vous devez demander un devis auprès de nos centres Tarifs en vigueur depuis le 17 juin 2020.

Annuel :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 1 :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 2 :

Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Cours du soir :

Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres.

  Cours en journée :

Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires.

Cours en ligne :

Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des regroupements peuvent être proposés dont certains sont obligatoires.

  Cours en ligne hybride :

Cette modalité propose une majorité de cours en ligne tuteurés et des regroupements en présentiel obligatoires.

  Cours hybrides :

Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne.

  Cours en ligne organisés par un autre
centre CNAM Régional :

Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant.

Recherche en cours ...