Algorithmes d'aggrégation pour applications Big Data

Traditional databases are facing problems of scalability and efficiency dealing with a vast amount of big-data. Thus, modern data management systems that scale to thousands of nodes, like Apache Hadoop and Spark, have emerged and become the de-facto platforms to process data at massive scales. In such systems, many data processing optimizations that were well studied in the database domain have now become futile because of the novel architectures and programming models. In this context, this dissertation pledged to optimize one of the most predominant operations in data processing: data aggregation for such systems.Our main contributions were the logical and physical optimizations for large-scale data aggregation, including several algorithms and techniques. These optimizations are so intimately related that without one or the other, the data aggregation optimization problem would not be solved entirely. Moreover, we integrated these optimizations in our multi-query optimization engine, which is totally transparent to users. The engine, the logical and physical optimizations proposed in this dissertation formed a complete package that is runnable and ready to answer data aggregation queries at massive scales. We evaluated our optimizations both theoretically and experimentally. The theoretical analyses showed that our algorithms and techniques are much more scalable and efficient than prior works. The experimental results using a real cluster with synthetic and real datasets confirmed our analyses, showed a significant performance boost and revealed various angles about our works. Last but not least, our works are published as open sources for public usages and studies.Les bases de données traditionnelles sont confrontées à des problèmes de scalabilité et d'efficacité en raison d’importants volumes de données. Ainsi, les systèmes de gestion de base de données modernes, tels que Apache Hadoop et Spark, peuvent désormais être distribués sur des clusters de milliers de machines: ces systèmes sont donc devenus les principaux outils pour le traitement des données à grande échelle. De nombreuses optimisations ont été développées pour les bases de données conventionnelles, cependant celles-ci ne peuvent être appliquées aux nouvelles architectures et modèles de programmation. Dans ce contexte, cette thèse vise à optimiser une des opérations les plus prédominantes dans le traitement des données : l'agrégation de données pour ces systèmes à grande échelle. Nos principales contributions sont les optimisations logiques et physiques de l'agrégation de grands volumes de données. Ces optimisations sont fortement interconnectées : le problème d'optimisation d'agrégation de données ne pourrait être entièrement résolu si l’une d’entre elles venait à manquer. Par ailleurs, nous avons intégré les optimisations dans le moteur d'optimisation multi-requêtes, ce qui est transparent pour les usagers. Le moteur, les optimisations logiques et physiques proposées dans cette thèse forment une solution complété exécutable et prête à répondre aux requêtes d'agrégation de données à grande échelle. Nos optimisations ont été évaluées de manière théorique et expérimentale. Les résultats d'analyses ont démontré que le passage à l’échelle et l’efficacité de nos algorithmes et techniques surpassent les résultats des études antérieure