Hadoop Engineering

Des solutions complètes de Big Data

Que vous débutiez simplement avec des données volumineuses ou que vous ayez simplement besoin d'aide pour mettre en œuvre de nouvelles exigences, Inquidia est prête à vous aider. Nos experts en services d'implémentation de Big Data vous assisteront dans la planification, les exigences, l'architecture, la conception et la mise en œuvre des technologies Big Data pour soutenir vos objectifs d'analyse métier. Inquidia peut à la fois conceptualiser et mettre en œuvre des solutions qui orchestrent et exécutent l'ensemble du processus de gestion de Big Data.


Nous faisons l'ingénierie Hadoop de base.

Hadoop est maintenant la norme pour traiter les données volumineuses et, à ce stade, est assez mature. Beaucoup de nos clients ont déployé Hadoop pour répondre à leurs besoins de stockage, de traitement et, de plus en plus, de requêtes. Il ne s'agit toutefois pas d'une seule chose: il s'agit d'un écosystème géant d'outils et de technologies qui résolvent une grande variété de problèmes.

Pour les non-initiés, Hadoop, lui-même, est un système de fichiers distribué et un framework pour le calcul distribué. L'écosystème Hadoop est cependant vaste et contient une variété d'outils qui interfacent avec Hadoop et / ou résolvent des problèmes liés au big data, par exemple des outils d'ingestion de données issues des SGBDR conventionnels, orchestration de processus, gestion de cluster, surveillance, requête, diverses bases de données distribuées, bibliothèques pour l'apprentissage automatique, et ainsi de suite. Nous pouvons vous aider à choisir le bon ensemble d'outils de l'écosystème qui répondra à vos besoins.


Nous pouvons vous aider à concevoir une solution Spark

Spark, un produit récent de la recherche académique à Berkeley, ouvre de nombreuses nouvelles possibilités pour l'écosystème Hadoop. A savoir, certains algorithmes itératifs qui étaient auparavant hors de portée peuvent être implémentés et des résultats en temps réel pour certaines sortes de requêtes sont maintenant possibles. La magie de Spark est son abstraction de stockage qui peut stocker des résultats intermédiaires en mémoire pour la durée d'un processus, se déversant sur le disque si nécessaire. Nous pensons que l'écosystème Spark est la prochaine "grande chose" pour les Big Data, et nous pouvons partager avec vous nos observations sur les cas d'utilisation avantageux de Spark.


L'ingestion de vos données dans ces types d'architectures nécessite certaines compétences. Nous les avons.

La façon dont vos données sont organisées et structurées aura une incidence sur la complexité et la performance des processus et des requêtes nécessaires pour y accéder. L'organisation des données dans un magasin de données sera toujours importante, même si elle est grande.

Certains schémas applicables aux entrepôts de données classiques basés sur les SGBDR (par exemple, les schémas en étoile, l'organisation en colonnes des données, les dimensions de Kimball, etc.) sont tout aussi pertinents dans les grandes données. Cependant, certains d'entre eux (envisager des dimensions qui changent lentement) prennent une nouvelle complexité dans le contexte du Big Data - où le contenu du fichier est essentiellement immuable. Nous avons de l'expérience avec une variété de modèles dans le contexte du Big Data et nous générons constamment de nouvelles meilleures pratiques à mesure que nous adoptons de nouvelles innovations Big Data.


Nous vous aiderons à mettre en place le bon type de modèle de programmation.

Les outils omniprésents de l'écosystème Hadoop, tels que Hive et Pig, fournissent une manipulation traditionnelle des données de blocs et d'accessoires; Cependant, parfois, vous voulez faire des choses plus chics. Il existe une variété d'innovations, y compris Cascading et Spark qui vous donnent des options. Les outils ETL traditionnels, comme Pentaho Data Integration, innovent également pour fonctionner en «cluster». L'avenir de la programmation Big Data est prometteur, évoluant rapidement pour répondre aux exigences des entreprises.


Le reporting sur les big data est un peu différent, mais nous sommes au top.

Vous avez donc ingéré et traité vos big data, et maintenant? Eh bien, vos utilisateurs veulent l'interroger et vos scientifiques de données veulent l'analyser. Nous savons comment rendre les deux publics heureux.

La maturité croissante de SQL sur les options Hadoop, y compris Impala, SparkSQL, Hive / Stinger et les bases de données propriétaires intégrées, commence à faire de la requête interactive sur les big data une réalité. Nous pouvons vous aider à choisir, implémenter et optimiser la bonne solution. Alternativement, il n'y a rien de mal à extraire des données de Hadoop et dans des bases de données analytiques spécifiques. Nous pouvons vous aider à faire cela aussi.


Optimiser ces architectures peut être un peu compliqué. Nous savons comment.

Nous avons aidé les clients à déployer Hadoop sur site et dans le cloud. Nous possédons de l'expérience avec diverses distributions et pouvons recommander la distribution, la stratégie de déploiement et la taille des clusters en fonction de votre volume de données, de votre stratégie de rétention, de vos besoins de gouvernance et de vos besoins informatiques anticipés.

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