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Spark est un outil permettant de faire du traitement de larges volumes de données, et ce, de manière distribuée (cluster computing). Le framework offre un modèle de programmation plus simple que celui d’Hadoop et permet des temps d’exécution jusqu’à 100 fois plus courts.

Le framework a le vent en poupe (presque autant que Docker) et il est en train de remplacer Hadoop à vitesse grand V. Car, il faut l’admettre, Hadoop, dans son orientation stricte MapReduce, est en train de mourir.

Cet article est donc le premier d’une série visant à faire découvrir Spark, son modèle de programmation, ainsi que son écosystème. Le code présenté sera écrit en Java.

Une base de données destinée aux mobiles, tablettes et wearables Realm est la première base de données destinée uniquement aux plates-formes mobiles qui ne repose sur aucune autre, contrairement aux nombreuses librairies qui proposent des solutions mobiles basées sur SQLite. On peut citer par exemple le framework mis à disposition par Apple pour les applications […]

cf+cassandra

Cassandra est aujourd’hui un acteur majeur des systèmes de gestion de base de données, que l’on parle de systèmes traditionnels ou de systèmes NoSQL. Notre RSE open-source, Tatami, est d’ailleurs développé au dessus de cette technologie.

Aussi, lorsque nous avons déployé Cloud Foundry en interne nous avons étudié la possibilité d’intégrer Cassandra et Cloud Foundry via le mécanisme de service broker. Rien n’était alors disponible en open-source et nous voulions remédier à cela : IH Cassandra Service Broker est notre réponse à ce manque.