PLB CONSULTANT : 04. Les fondamentaux du NoSQL

Jour 1

Des SGBD relationnels au NoSQL

Rappels synthétiques sur la philosophique des SGBDR

Qu’entend-on par données structurées et données non-structurées ?

Exemples de « nouvelles » sources de données (logs, IoT, sites Web, etc.)

Évolutions technologiques et avènement du NoSQL

Champs d’application des bases NoSQL et des SGBDR

Avantages et Inconvénients par rapports aux bases « classiques »

Ateliers

Analyse de différents formats de données pour comprendre qu’un SGBDR traditionnel n’est pas adapté au stockage ni au traitement de certains formats de données (indépendamment du volume)

Différentes familles NoSQL

Principaux acteurs et solutions du marché

Les bases de données clé/valeur

Comment gérer l’intégrité des données ?

Les bases de données orientées document

Exemples de traitements sur des formats JSON ou XML

Comment stocker des documents binaires ?

Les bases orientées colonne distribuées pour le Big Data opérationnel : Hadoop, HBase, Cassandra…

L'écosystème Hadoop (différences avec les SGBDR, liens avec le NoSQL)

Ateliers

Manipulation des données dans un contexte Big Data avec l’outil HBase de Hadoop

Observation du format des données manipulées sur des bases en production (Cassandra, Redis, MongoDB)

Quiz de validation des acquis de la première journée

Comment choisir une base NoSQL ?

Synthèse des principaux acteurs Open Source (MongoDB, Cassandra, Redis, CouchBase…)

Les choix matériels

Comment aborder la migration ?

Les impacts sur le développement client. Comment développer efficacement avec des bases NoSQL ?

Quels outils de supervision et comment les choisir ?

Quelle est la complexité administrative et la courbe d'apprentissage ?

Cas d'utilisation dans des entreprises existantes

Et les performances ? Quelques benchmarks ?

Qu'est-ce que NewSQL ?

Ateliers

Création interactive d’une matrice de synthèse comparant les différents acteurs, leur contexte propice d’utilisation, leurs points forts et leurs faiblesses en fonction de différents paramètres comme les fonctionnalités, la recherche, le stockage, la souplesse dans la scalabilité, les performances, la courbe d’apprentissage, etc.

Jour 2

NoSQL et Big Data

Liens entre NoSQL et Big Data

L’offre Hadoop pour le stockage et l’analyse de données

Problématique de la répartition des donnés d’une base NoSQL

Exemples de données stockées sur un système de type HDFS

Les différents traitements sur les données (streaming, mapreduce, graphe, machine learning…)

La recherche d’information dans un gros volume (moteur de recherche, pagerank, etc.)

Traiter les données avec Spark

Les outils permettant de se relier à d’autres moteurs (ETL, Apache Sqoop...)

Les offres NoSQL pour le Big Data dans le Cloud (Amazon, Google, Azure, OVH)

Démonstration

Visite guidée de l’offre NoSQL dans le Cloud d’un acteur majeur du marché

Nettoyage d’un gros volume de données non structuré selon un motif imposé (format de numéro de téléphone)

Traitement d’un gros volume de données avec Spark au-dessus d’une base NoSQL

Dialogue avec une base NoSQL (MongoDB)

Comprendre le fonctionnement du moteur de stockage des données

Création de documents et manipulations (shell)

Importation de données des SGBDR au format JSON

Indexer les données

Suivre les données et les index dans le temps

Répliquer les données

Partitionner les données

En quoi consiste l’administration d’une base NoSQL au quotidien ?

Ateliers guidés par le formateur

Premiers pas avec le shell de MongoDB

Création de bases et de collections

Intégration de données au format JSON (messages d’applications diverses que l’on stocke)

Requêtage sur ces données

Mise en place d’index et observation du déroulement des requêtes

Quiz final de validation des acquis de la formation