Apache flink - retour d'expérience sur la conférence flink forward 2015
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Retour d'expérience sur la conférence Flink Forward 2015 à l'occasion du second Meetup de Paris Apache Flink http://goo.gl/6AIc0P chez Maltem Consulting
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Nous présenterons au cours de cette session les évolutions réalisées sur une application web initialement déployée sur Windows, mais également les gains du passage à OpenShift qui en découlent, ainsi que les problématiques et difficultés qui ont été résolues au cours de cette transition.Sébastien Coutu: Copy this Meetup Devops - microservices - infrastructure imm...
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Nous déploierons au sein de cette infrastructure une application de trombinoscope développée en architecture microservices. Chaque individu présent au sein du trombinoscope sera représenté par un microservice spécifique, que nous pourrons déployer et faire scaler au sein du cluster. Avec autant de microservices, il est nécessaire de mesurer leur état, nous vous présenterons également les outils de supervision que nous avons mis en place au sein de la solution.
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Par delà ce chiffre colossal avancé par le géant du Web, il est une réalité business : plus un site est lent, et moins les utilisateurs sont enclin à naviguer dessus. Les smartphones et le SoLoMo exacerbent cette réalité avec encore plus depuis 10 ans maintenant.
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Subject: Oxalide's MorningTech talk about an overview of how to deal with performance in a Web site.
Date: 28-feb-2017
Speakers: Adrien Le Priol (@Priolix, @Oxalide) and Ludovic Piot (@lpiot, @Oxalide)
Language: french
Lien SpeakerDeck : https://speakerdeck.com/lpiot/oxalide-morning-tech-number-2-demarche-performance
Lien SlideShare : https://www.slideshare.net/LudovicPiot/morning-tech-2-demarche-performance-slides
YouTube Video capture: https://youtu.be/a8jSbvyBzYU
Main topics:
* Les enjeux de la performance d'un site Web
* Les différents éléments de performance d'un site Web
** Infrastructure, architecture technique, tuning, architecture applicative, WebPerf
* L'obsession de la mesure
* Les outils
* Les quickwins
** Caches, upscaling, outscaling, sharding
* La démarche de test de charge
** Méthodologie, outils, types de test, données de test
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** Intégrer les tests de charge au cycle de développement
** Environnement éphémère
* Questions / Réponses
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Dans un contexte d’entreprise souvent perçu comme rigide, envisager des changements techniques et organisationnels peut sembler impossible. DevOps est un bon contre-exemple car il existe des façons progressives d’introduire une telle méthodologie à plusieurs niveaux de l’entreprise. Cette session revient sur les principes de bases de DevOps (infrastructure-as-code, continuous delivery, culture de collaboration) et leur application pas-à-pas dans différents contextes.
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Subject: Oxalide's MorningTech talk about an overview of how to deal with performance in a Web site.
Date: 28-feb-2017
Speakers: Adrien Le Priol (@Priolix, @Oxalide) and Ludovic Piot (@lpiot, @Oxalide)
Language: french
Lien SpeakerDeck : https://speakerdeck.com/lpiot/oxalide-morning-tech-number-2-demarche-performance
Lien SlideShare : https://www.slideshare.net/LudovicPiot/morning-tech-2-demarche-performance-slides
YouTube Video capture: https://youtu.be/a8jSbvyBzYU
Main topics:
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XebiCon'17 : Rex Akka dans une architecture microservice - Joachim Rousseau
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XebiCon'17 : Monitoring et métrologie pour les conteneurs - Jean-Pascal Thie...
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Paris Container Day 2016 : Architecture microservices hautement disponible au...
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Paris Container Day 2016 : Conteneurisation de l’usine logicielle (Retour d'e...
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Paris Container Day 2016 : De la construction au déploiement d’applications...
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En vedette
Analysis-of-Major-Trends-in-big-data-analytics-slim-baltagi-hadoop-summit
This talk given at the Hadoop Summit in San Jose on June 28, 2016, analyzes a few major trends in Big Data analytics.
These are a few takeaways from this talk:
- Adopt Apache Beam for easier development and portability between Big Data Execution Engines.
- Adopt stream analytics for faster time to insight, competitive advantages and operational efficiency.
- Accelerate your Big Data applications with In-Memory open source tools.
- Adopt Rapid Application Development of Big Data applications: APIs, Notebooks, GUIs, Microservices…
- Have Machine Learning part of your strategy or passively watch your industry completely transformed!
- How to advance your strategy for hybrid integration between cloud and on-premise deployments?
Anwar Rizal – Streaming & Parallel Decision Tree in Flink
This document outlines a streaming decision tree classifier for classifying data streams using Apache Flink. It discusses the need for a classifier that can learn from streaming data. The architecture uses Kafka streams to ingest a stream of labeled data points and broadcast the evolving decision tree model. The algorithm builds approximate histograms over data features to determine split points for the decision tree in a streaming fashion without needing to store all data. This allows the classifier to continuously learn and make predictions on streaming data.
Why apache Flink is the 4G of Big Data Analytics Frameworks
This document provides an overview and agenda for a presentation on Apache Flink. It begins with an introduction to Apache Flink and how it fits into the big data ecosystem. It then explains why Flink is considered the "4th generation" of big data analytics frameworks. Finally, it outlines next steps for those interested in Flink, such as learning more or contributing to the project. The presentation covers topics such as Flink's APIs, libraries, architecture, programming model and integration with other tools.
Flink vs. Spark
Flink vs. Spark: this is the slide deck of my talk at the 2015 Flink Forward conference in Berlin, Germany, on October 12, 2015. In this talk, we tried to compare Apache Flink vs. Apache Spark with focus on real-time stream processing. Your feedback and comments are much appreciated.
Zeppelin at twitter (sf data science meetup, july 2016)
Zeppelin is a data analysis notebook tool that Twitter adopted in late 2015. It is now used widely at Twitter with over 850 users creating 860 notebooks containing 4000 paragraphs. Zeppelin integrates with Twitter's various data platforms and has custom authentication and security features. Twitter engineers have contributed improvements to Zeppelin's stability, operations, and interpreters. Ongoing work focuses on further enhancing security, usability, and integration with Twitter systems.
Flink Batch Processing and Iterations
This document discusses batch processing using Apache Flink. It provides code examples of using Flink's DataSet and Table APIs to perform batch word count jobs. It also covers iterative algorithms in Flink, including how Flink handles bulk and delta iterations more efficiently than other frameworks like Spark and MapReduce. Delta iterations are optimized by only processing changes between iterations to reduce the working data set size over time.
Zeppelin at Twitter
Zeppelin at Twitter - Prasad Wagle, Technical Lead in the Data Platform team - Twitter
Prasad will talk about how Zeppelin is used at Twitter, the development work they did before release and the features and enhancements they are working on to increase adoption.
Apache Flink Deep Dive
Flink provides concise summaries of key points:
1) After submitting a Flink job, the client creates and submits the job graph to the JobManager, which then creates an execution graph and deploys tasks across TaskManagers for parallel execution.
2) The batch optimizer chooses optimal execution plans by evaluating physical execution strategies like join algorithms and data shipping approaches to minimize data shuffling and network usage.
3) Flink iterations are optimized by having the runtime directly handle caching, state maintenance, and pushing work out of loops to avoid scheduling overhead between iterations. Delta iterations further improve efficiency by only updating changed elements in each iteration.
Explorez vos données avec apache zeppelin
Rapide présentation du projet Apache Zeppelin, environnement web facilitant l'exploration et le partage autour de vos données : le support de multiples langages pour le traitement (Spark) et l'accès aux bases de données (PostgreSQL, Cassandra, ...) permet à Zeppelin de s'adapter aux backends les plus divers.
Hadoop meetup : HUGFR Construire le cluster le plus rapide pour l'analyse des...
Hadoop meetup : HUGFR Construire le cluster le plus rapide pour l'analyse des...Modern Data Stack France
Construire le cluster le plus rapide pour l'analyse des datas : benchmarks sur un régresseur par Christopher Bourez (Axa Global Direct)
Les toutes dernières technologies de calcul parallèle permettent de calculer des modèles de prédiction sur des big datas en des temps records. Avec le cloud est facilité l'accès à des configurations hardware modernes avec la possibilité d'une scalabilité éphémère durant les calculs. Des benchmarks sont réalisés sur plusieurs configuration hardware, allant de 1 instance à un cluster de 100 instances.
Christopher Bourez, développeur & manager expert en systèmes d'information modernes chez Axa Global Direct. Alien thinker. Blog : http://christopher5106.github.io/Apache Flink Training: System Overview
This document provides an overview of Apache Flink, an open-source stream processing framework. It discusses Flink's capabilities in supporting streaming, batch, and iterative processing natively through a streaming dataflow model. It also describes Flink's architecture including the client, job manager, task managers, and various execution setups like local, remote, YARN, and embedded. Finally, it compares Flink to other stream and batch processing systems in terms of their APIs, fault tolerance guarantees, and strengths.
Streaming SQL with Apache Calcite
With the rise of the Internet of Things (IoT) and low-latency analytics, streaming data becomes ever more important. Surprisingly, one of the most promising approaches for processing streaming data is SQL. In this presentation, Julian Hyde shows how to build streaming SQL analytics that deliver results with low latency, adapt to network changes, and play nicely with BI tools and stored data. He also describes how Apache Calcite optimizes streaming queries, and the ongoing collaborations between Calcite and the Storm, Flink and Samza projects.
This talk was given Julian Hyde at Apache Big Data conference, Vancouver, on 2016/05/09.
Paris Spark Meetup (Feb2015) ccarbone : SPARK Streaming vs Storm / MLLib / Ne...
Présentation de la technologie Spark et exemple de nouveaux cas métiers pouvant être traités par du BigData temps réel par Cédric Carbone
-Spark vs Hadoop MapReduce (& Hadoop v2 vs Hadoop v1)
-Spark Streaming vs Storm
-Le Machine Learning avec Spark
-Use case métier : NextProductToBuy
Spark (v1.3) - Présentation (Français)
Présentation de Spark mise à jour pour Spark 1.3 (DataFrames).
Spark RDD : Transformations & Actions
Ce étude vise à présenter la platforme Spark et les opérations (Transformation et Action) d'une RDD. Les points abordés sont Spark motivation, Positionnement de Spark dans l'écosystème BigData, Composants de Spark, Drivers et Workers, RDD & caractéristiques, vue logique de spark, vue globale sur les APIs Spark (dépendance et interaction), les différentes opérations de spark. Chaque opération est sur une fiche (objectif, signature, "à retenir" et exemple de code).
Spark, ou comment traiter des données à la vitesse de l'éclair
Spark fait partie de la nouvelle génération de frameworks de manipulation de données basés sur Hadoop. L’outil utilise agressivement la mémoire pour offrir des temps de traitement jusqu’à 100 fois plus rapides qu'Hadoop. Dans cette session, nous découvrirons les principes de traitement de données (notamment MapReduce) et les options mises à disposition pour monter un cluster (Zookeper, Mesos…). Nous ferons un point sur les différents modules proposés par le framework, et notamment sur Spark Streaming pour le traitement de données en flux continu.
Présentation jouée chez Ippon le 11 décembre 2014.
Apache SPARK ML : principes, concepts et mise en œuvre
Cette étude vise à présenter les concepts et les étapes pour la mise en œuvre d’une méthode d’apprentissage dans le cadre de Spark ML (API de méthodes d'apprentissage en SPARK) :
1. Spark ML : motivations
2. Transformateurs et estimateurs
3. Concepts de Pipeline
4. Évaluation d’une méthode d’apprentissage
5. Validation croisée et sélection des variables
6. Mise en œuvre des concepts sous Spark ML
Introduction to Apache Flink
This document provides an overview and introduction to Apache Flink, a stream-based big data processing engine. It discusses the evolution of big data frameworks to platforms and the shortcomings of Spark's RDD abstraction for streaming workloads. The document then introduces Flink, covering its history, key differences from Spark like its use of streaming as the core abstraction, and examples of using Flink for batch and stream processing.
Integrating Apache NiFi and Apache Flink
Hortonworks DataFlow delivers data to streaming analytics platforms, inclusive of Storm, Spark and Flink
These are slides from an Apache Flink Meetup: Integration of Apache Flink and Apache Nifi, Feb 4 2016
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Analysis-of-Major-Trends-in-big-data-analytics-slim-baltagi-hadoop-summit
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Anwar Rizal – Streaming & Parallel Decision Tree in Flink
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Why apache Flink is the 4G of Big Data Analytics Frameworks
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Zeppelin at twitter (sf data science meetup, july 2016)
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Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
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Apache flink - retour d'expérience sur la conférence flink forward 2015
- 1. Retour d'expérience sur la conférence Bilal BALTAGI @Bilal_baltagi Paris Apache Flink Meetup 07/01/2016
- 2. Flink Forward 2015 ● Première conférence sur Apache Flink ● Plus de 250 participants
- 3. Flink Forward 2015 ● 2 Keynotes ● 6 Cas d’utilisations ● 5 Ateliers ● 31 présentations
- 4. Flink Forward 2015 : Faits marquants Ateliers de prise en main : http://dataartisans.github.io/flink-training/
- 5. Flink Forward 2015 : Faits marquants Keynote de data artisans ● Streaming ● Roadmap Apache Flink 0.10 et 1.0
- 6. Flink Forward 2015 : Faits marquants Keynote de William Vambenepe sur la définition du streaming et l’ intégration d’Apache Flink dans Google Cloud Plateforme
- 7. Flink Forward 2015 : Faits marquants Intégration d’Apache Flink dans l’éco- système Hadoop