VAR

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Utiliser Hadoop pour le calcul de la Value At Risk Partie 6

Posté le par Marc Bojoly

Dans le premier article de cette série, j'ai introduit pourquoi le framework Hadoop peut être utile pour calculer la VAR et analyser les données intermédiaires. Dans le second, troisième et quatrième article j'ai détaillé deux implémentations concrètes du calcul de la VAR avec Hadoop. Ensuite dans le cinquième article, j'ai étudié comment analyser les résultats intermédiaires avec Hive. Je vais enfin vous donner quelques chiffres de performances sur Hadoop et les comparer à ceux sur GridGain. Grâce à ces chiffres, je détaillerai certains points capitaux…

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Using Hadoop for Value At Risk calculation Part 6

Posté le par Marc Bojoly

In the first part, I described the potential interest of using Hadoop for Value At Risk calculation in order to analyze intermediate results. In the three (2,3, 4) next parts I have detailled how to implement the VAR calculation with Hadoop. Then in the fifth part, I have studied how to analyse the intermediate results with Hive. I will finally give you now some performance figures on Hadoop and compare them with GridGain ones. According to those figures, I will detail some performance key points…

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Using Hadoop for Value At Risk calculation Part 5

Posté le par Marc Bojoly

In the first part of this series, I have introduced why Hadoop framework could be useful to compute the VAR and analyze intermediate values. In the second part and third part and fourth part I have given two concrete implementations of VAR calculation with Hadoop with optimizations. Another interest of using Hadoop for Value At Risk calculation is the ability to analyse the intermediate values inside Hadoop through Hive. This is the goal of this (smaller) part of this series.

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Utiliser Hadoop pour le calcul de la Value At Risk Partie 5

Posté le par Marc Bojoly

Dans le premier article de cette série, j'ai introduit pourquoi le framework Hadoop peut être utile pour calculer la VAR et analyser les données intermédiaires. Dans les second, troisième et quatrième articles j'ai donné deux implémentations concrètes du calcul de la VAR avec Hadoop ainsi que des détails d'optimisation. Un autre intérêt d'utiliser Hadoop pour le calcul de la Value At Risk est la possibilité d'analyser les valeurs intermédiaires au sein d'Hadoop avec Hive. C'est l'objet de ce (petit) article au sein de cette série.

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Utiliser Hadoop pour le calcul de la Value At Risk Partie 4

Posté le par Marc Bojoly

Dans le premier article de cette série, j'ai introduit pourquoi le framework Hadoop peut être utile pour calculer la VAR et analyser les données intermédiaires. Dans le second et le troisième article j'ai donné deux implémentations concrètes du calcul de la VAR avec Hadoop. Je vais maintenant m'attarder sur certains détails d'optimisation utilisés dans ces implémentations.

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Using Hadoop for Value At Risk calculation Part 4

Posté le par Marc Bojoly

In the first part of this series, I have introduced why Hadoop framework could be useful to compute the VAR and analyze intermediate values. In the second part and in the third part I have given two concrete implementations of VAR calculation with Hadoop. I will now give you some details about the optimizations used in those implementations.

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Utiliser Hadoop pour le calcul de la Value At Risk Partie 3

Posté le par Marc Bojoly

Dans le premier article de cette série, j'ai introduit pourquoi le framework Hadoop pouvait être utilisé pour calculer la VAR et analyser les valeurs intermédiaires. Dans le second article j'ai décrit une première implémentation. Un inconvénient de cette précédente implémentation est qu'elle ne tire pas pleinement partie du pattern reduce. Je réalise le travail manuellement. Je vais désormais utiliser pleinement la fonctionnalité reduce.

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Using Hadoop for Value At Risk calculation Part 3

Posté le par Marc Bojoly

In the first part of this series, I have introduced why Hadoop framework could be useful to compute the VAR and analyze intermediate values. In the second part I have described a first implementation. One drawback of this previous implementation is that it does not take advantage of the reduce pattern. I did it by hand. I will now fully use Hadoop reduce feature.

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