Orateur
Description
Dans un contexte technologique ou les données sont très faciles à produire, l’analyse quant à elle devient de plus en plus complexe. Les plateformes de calcul telles que MapReduce (HADOOP) ont été largement adoptées pour les traitements analytiques. Bien que ces plateformes offrent un modèle de calcul hautement parallélisable et tolérant aux pannes matérielles, elles demeurent néanmoins pour certains traitements inefficaces notamment lorsque les données ont besoin d’être réutilisées. C’est à partir de ces constats que SPARK est née.
SPARK se veut être une plateforme généraliste robuste aux pannes et hautement parallélisable, ou le traitement des données exploite au maximum la mémoire pour améliorer les performances.
Spark propose des approches tout à fait complémentaires aux outils de calcul intensif et haut-débit (HPC, HTC) déjà implantés dans nos environnements. L’objectif de cette présentation sera de présenter SPARK aussi bien au niveau architecturel que conceptuel et l’interêt que peut représenter une telle technologie.
