title: Il secondo tragico Fantozzi

text: Cette sentence provoque 92 minutes d'applaudissements des collègues, qui partagent tous son avis et se rebellent à leur tour contre le professeur, qu'ils frappent et auquel ils imposent une camisole de force. Une fois brûlé devant ses yeux le film détesté, les employés l'obligent à visionner des films de série B : un érotique "(Mademoiselle cuisses longues)" ; un film symbole de la comédie érotique à l'italienne très en vogue à l'époque), une parodie "L'exorcique" () et "La police s'énerve" (parodie inexistante des néo-polars italiens des années 1970). Mais, au bout de trois jours, la police s'énerve pour de vrai, et les révoltés sont contraints de se rendre. Pour réparer la destruction du précieux film, ils seront obligés de jouer eux-mêmes la scène principale du chef-d'œuvre de Sergueï Einstein (en fait Sergueï Eisenstein) chaque samedi et cela jusqu'à leur retraite. Fantozzi quant à lui devra jouer la scène la plus humiliante et douloureuse : un enfant en landau qui tombe dans un escalier.


title: Il secondo tragico Fantozzi

text: Les autres films de la saga Fantozzi


title: Miranda (Trujillo)

text: Miranda est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est El Dividive. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Miranda (Trujillo)

text: La municipalité est divisée en cinq paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses) :


title: Gates (Oregon)

text: Gates est une ville américaine située dans l'État de l'Oregon, dans le comté de Linn et le comté de Marion.


title: Gates (Oregon)

text: Au recensement de 2010, sa population était de dont 222 ménages et 129 familles résidentes. La densité de population était de


title: Gates (Oregon)

text: La répartition ethnique était de 92,4 % d'Euro-Américains et 7,6 % d'autres races.


title: Gates (Oregon)

text: En 2000, le revenu moyen par habitant était de avec 17,9 % vivant sous le seuil de pauvreté.


title: Sous-division

text: En systématique, on nomme sous-division, sous-embranchement ou sous-phylum le rang taxinomique intermédiaire, immédiatement inférieur au rang principal division (embranchement ou phylum) de la Classification scientifique des espèces traditionnelle des êtres vivants (voir classification classique).


title: Sous-division

text: Le nom universel (latin) du rang est Subdivisio ou "Subphyum", qui est rendu en français par deux termes synonymes, mais non interchangeables (l'un ou l'autre étant utilisé de manière codifiée selon les disciplines) : sous-embranchement est utilisé en botanique alors que sous-division est utilisé en mycologie, par exemple. Le terme de "subphylum" est également utilisé en synonyme, indifféremment de la spécialité.


title: Sous-division

text: On ne confondra pas ces noms de rangs avec : Exemples :


title: Wana (peuple)

text: Les Wana, Tau Taa Wana dans leur langue, sont une population forestière de la province de Sulawesi central, en Indonésie. Ils sont l'un des groupes parlant le pamona.


title: Wana (peuple)

text: Les Wana vivent dans des hameaux appelés "lipu's" le long des fleuves Bulang et Bongka. Ils étaient traditionnellement nomades.


title: Wana (peuple)

text: Les Wana sont menacés dans leur mode de vie, en raison du programme de transmigration du gouvernement indonésien, consistant à installer des familles originaires de Java et Bali. L'ONG indonésienne "Yayasan Merah Putih" à Palu, capitale de la province, défend les droits des Wana depuis 1999. Elle a créé des "sekolah lipu's" ou « écoles de hameau » pour les aider. Yayasan Merah Putih (site de l'association).


title: White Hall

text: White Hall est le nom de plusieurs localités aux États-Unis :White Hall est le nom de plusieurs immeubles, référencés dans le Registre national des lieux historiques :


title: White Hall (Illinois)

text: White Hall est une ville du Comté de Greene dans l'état de l'Illinois.


title: White Hall (Illinois)

text: La population était de en 2000.


title: Chirurgien

text: Un chirurgien est un médecin spécialiste en chirurgie. En France, cette spécialité requiert onze ans d'étude : six ans jusqu'au concours des épreuves classantes nationales et cinq ans d'internat, période de compagnonnage au cours de laquelle le chirurgien apprend son futur métier au contact de ses pairs. Ces onze années sont souvent interrompues par une année de recherche (M2), auxquelles s'ajoutent deux voir quatre années de "post-internat". Les chirurgiens effectuent ainsi jusqu'à seize années de formation.


title: Chirurgien

text: Les premières traces de la chirurgie remonte à la préhistoire.


title: Chirurgien

text: Du Moyen Âge au , ce métier était pratiqué par le barbier chirurgien.


title: Chirurgien

text: La renaissance voit le renouveau de l'art chirurgical avec des hommes comme Harvey, Ambroise Paré ou encore Daviel.


title: Chirurgien

text: L'avènement de la chirurgie moderne sera permise par deux évolutions majeures : la découverte de l'anesthésie et de l'asepsie.


title: Monte Carmelo (municipalité)

text: Monte Carmelo est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Monte Carmelo. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Monte Carmelo (municipalité)

text: La municipalité est divisée en trois paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses)


title: Monte Carmelo

text: Monte Carmelo peut désigner :


title: Motatán (municipalité)

text: Motatán est l'une des 20 municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Motatán. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Motatán (municipalité)

text: La municipalité est divisée en 3 paroisses civiles :


title: Motatan

text: Motatan ou l'une de ses graphies peut désigner :


title: Pampán (municipalité)

text: Pampán est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Pampán. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Pampán (municipalité)

text: La municipalité est divisée en quatre paroisses civiles :


title: De inventione

text: De inventione est le premier traité rhétorique de Cicéron, écrit dans sa jeunesse vers 84/83 av. J.-C. C'est avec la "Rhétorique à Herennius" un des premiers ouvrages consacrés à cet art à avoir été rédigé en latin. Il fait la synthèse des méthodes rhétoriques élaborées par les Grecs pour l'« invention », première étape de la rédaction d'un discours. Bien que Cicéron ne le compte pas parmi ses œuvres remarquables, "De inventione" connaît un grand succès comme ouvrage pédagogique pour la rhétorique sous l'Empire romain et au Moyen Âge.


title: De inventione

text: La date de rédaction du "De inventione" n'est pas connue avec précision, et n'est cernée que par déduction. Cicéron mentionne avoir écrit un traité sur la rhétorique lorsqu'il était enfant ("puer") ou tout jeune homme ("adulescentulus"), ce qui correspond au moins à 17 ou 18 ans. Toutefois, les années 88/87 av. J.-C., au cours desquelles il avait cet âge, sont une période de troubles civils, les années 86/83 av. J.-C. sont une période de stabilité relative plus propice à la rédaction, et le retour de Sylla en Italie en 83 av. J.-C. est le début d'une guerre civile. L'ouvrage contient des passages d'allure scolaire de la période d'étude de Cicéron, peut-être des notes prises à partir de 91 av. J.-C., mais la mise en forme et la publication sont généralement datées à la fin de la période tranquille, soit 84 av. J.-C. ou 83 av. J.-C., lorsque Cicéron a 22/23 ans.


title: De inventione

text: Le texte latin du "De inventione" a pu être établi grâce au nombre exceptionnel de manuscrits copiés (plus de deux cents sur la période du au ). Ils peuvent être regroupés en deux grands familles. La première est dite les "mutili" (mutilés), et comporte des manuscrits anciens, pour la plupart des / siècle, caractérisés par deux importantes lacunes, au livre I entre les paragraphes 62 et 76,au livre II entre les paragraphes 170 et 174. Les manuscrits de la seconde famille sont complets, d'où leur désignation comme "Integri", presque tous des exemplaires copiés après le début du . L'établissement d'un texte latin de référence a nécessité la confrontation de manuscrits de chaque famille, mutilés et complets, car les exemplaires complets, étant plus tardifs, comportent plus d'altérations induites par les transcriptions fautives ou les modifications malvenues réalisées par les copistes.


title: De inventione

text: L'ouvrage compte deux livres, pour quatre annoncés. Selon Achard, la reprise des troubles civils en 83 av. J.-C. empêchait tout travail suivi, tandis que d'après Stroh, Cicéron aurait interrompu ce travail quand il eut l'occasion, à partir de 81 av. J.-C., de se consacrer à la vie publique comme orateur. De plus, la masse de travail requise pour un traité complet n'était pas à la portée d'un jeune homme.


title: De inventione

text: Parmi ses sources, Cicéron dit avoir lu Aristote, qu'il cite six fois, Théophraste, Hermagoras de Temnos, qu'il cite quatre fois mais qu'il critique, et Molon de Rhodes. Ces influences restent limitées, Cicéron opère par synthèse, et formule dans certains passages deux définitions ou deux argumentations, signe qu'il se réfère à deux théories, ou qu'il ajoute son interprétation à l'enseignement habituel. De façon plus globale, Cicéron reconnait sa dette à l'égard de son maître Philon de Larissa et sa théorie de la connaissance qui privilégie le doute sur le dogmatisme, ce qui explique l'éclectisme de ses sources.


title: De inventione

text: Philippe Muller souligne l'effort de latinisation des théories grecques, marqué par l’abondance des exemples romains étudiés, vingt-six cas tirés de l’histoire romaine légendaire (Horace et les Curiaces) ou récente (les Gracques), et des contentieux juridiques du forum, contre vingt épisodes empruntés à des modèles grecs.


title: De inventione

text: L'ouvrage latin contemporain "Rhétorique à Herennius", malgré des similitudes, n'a de l'avis général pas influencé Cicéron, les ressemblances ont probablement pour cause la fréquentation de la même école par les deux auteurs.


title: De inventione

text: Cicéron commence par présenter son sujet, l'éloquence, et en montrer que malgré ses inconvénients lorsqu’elle est utilisée par des hommes trop habiles, elle présente un intérêt certain dans la conduite de la vie et dans la direction des États lorsqu’elle est alliée à la sagesse philosophique (livre I, § 1-7). Il définit ensuite les grandes lignes de cette étude. Suivant l'opinion d'Aristote et contrairement à celle d'Hermagoras de Temnos, qu'il réfute, il divise la rhétorique en trois genres de discours : démonstratif, délibératif et judiciaire (livre I, § 8). Il compte cinq étapes pour l’élaboration du discours : l'invention (recherche d'arguments), la disposition (plan et classement des arguments), l'élocution (la rédaction proprement dite), la mémorisation et l'action (prononciation, débit et attitude) (livre I, § 9). Il s'étend d'abord assez longuement sur l'invention dans selon les divers types de cause : simple, complexe, fondée sur un raisonnement, s'appuyant sur un texte légal (livre I, § 10-20). Puis il l'analyse dans les six parties du plan type d'un discours : l'exorde, la narration, la division, la confirmation, la réfutation et la conclusion.


title: De inventione

text: L'exorde, également nommé "proœmium", a pour fonction de capter l'auditoire, se le rendre bienveillant, attentif et apte à comprendre (livre I, § 20-23). Il existe deux sortes d'exorde, soit direct et simple (l'orateur présente directement ses objectifs), soit indirect ("insinuatio", transcrit en « insinuation ») lorsque l'attitude du public n'est pas propice. Il faut alors user de détour, faire comprendre aux auditeurs qu’ils ne savent pas tout du sujet que l'on va développer (livre I, § 20-25).


title: De inventione

text: Il passe alors à la narration, c'est-à-dire à l'exposé des faits, qui doit être clair, bref et vraisemblable. On peut sauter cette étape si les adversaires ont déjà exposé les faits, ou si les auditeurs les connaissent suffisamment. On doit aussi l'éviter si l'exposé des faits risque de faire réagir vivement l'auditoire. On présentera dans ce cas les faits en les répartissant en divers points du discours, afin de pouvoir les justifier à mesure et canaliser ainsi les réactions négatives (livre I, § 27-30).


title: De inventione

text: La division est rapidement traitée. Son objet est de donner les points sur lesquels l'auditoire devra apporter son attention. Elle présente le plan d'argumentation, en indiquant d'une part, les points d'accord et de désaccord avec les adversaires, d'autre part, elle dresse la liste des points que l'on va traiter. Elle doit être concise, complète et réduite à l'essentiel (livre I, § 31-33).


title: De inventione

text: Puis vient la confirmation qui consiste à établir la justesse de la cause et à la démontrer par des preuves ; après avoir donné un exposé de tous les arguments qu'on peut tirer des caractéristiques des personnes (leur genre de vie, leur condition, leurs habitudes, leur sensibilité, leur conduite, etc.) et des attributs des actes en cause, tel que le lieu, le moment, l'occasion, les possibilités (livre I, § 34-49), il traite avec de nombreux exemples les divers types d'arguments, bâtis par analogie (livre I, § 50-56) ou par déduction (livre I, § 57-76).


title: De inventione

text: La réfutation succède à la confirmation (livre I, § 77-96). Puisant aux mêmes sources qu'elle, il réunit des exemples montrant comment peuvent être combattus les divers genres de raisonnements de l'adversaire. Enfin, après avoir expliqué pourquoi il ne suit pas le système d'Hermagoras qui admet la digression comme une des parties du discours (livre I, § 97), il traite de la , qui comprend la récapitulation du discours (livre I, § 98-100), et selon l'objectif de l'orateur, l'appel à l'indignation de l'auditoire, dont les moyens sont fournis par des lieux communs (sources d'arguments) au nombre de quinze (livre I, § 100-105), ou bien l'appel à la pitié, qui peut développer des lieux communs au nombre de seize (livre I, § 106-109).


title: De inventione

text: La préface du second livre explique l'élaboration de la synthèse de Cicéron en l'illustrant par un parallèle avec le procédé du peintre Zeuxis : voulant représenter Hélène de Troie et donner l'idée d'une beauté parfaite, Zeuxis choisit pour modèles les cinq jeunes filles les plus belles de Crotone, parce qu'aucune ne réunissait à elle seule toutes les perfections qu'il voulut faire entrer dans son tableau. S'autorisant, dit-il, de cet exemple, il a consulté tous les traités de rhétorique depuis Aristote jusqu'aux plus récents pour leur emprunter leurs meilleurs préceptes. Guy Achard est toutefois sceptique sur cette affirmation de totale exhaustivité, une déclaration conventionnelle qu’il retrouve aussi dans la "Rhétorique à Herennius", publiée à la même époque : il paraît en effet peu probable que Cicéron, encore jeune homme, ait pu étudier à fond toutes les doctrines.


title: De inventione

text: Entrant alors en matière, Cicéron se propose de déterminer la nature des lieux communs qui conviennent à la confirmation et à la réfutation dans tous les genres de causes. Ce n'est plus, comme dans le premier livre qui traitait déjà de ces deux parties du discours, l'exposé de la démarche d'argumentation et de la manière de faire valoir les raisons ; il prend maintenant pour objet d'étude le fond des choses, les raisons mêmes que chaque cause peut offrir. Naturellement il commence par le genre judiciaire, le plus couramment pratiqué à son époque. Il examine tout d'abord la cause conjecturale où l'accusateur et le défenseur ont à discuter du motif de l'action incriminée ou du caractère de celui qui en est accusé ou du fait même. Il passe en revue toutes les conjectures tirées de ces trois sources (livre II, § 14-51). Il soumet au même examen la cause légale, question de définition (livre II, § 52-56) ou de récusation (livre II, § 57-61), où sont recherchés les motifs juridiques pour décliner soit la compétence du tribunal, soit celle de l'accusateur, soit la légalité des poursuites (livre II, § 62-68). Il poursuit avec l'alternative, cas pour lequel un acte indéfendable est justifié par un motif admissible (livre II, § 72-78), le transfert de responsabilité (livre II, § 78-86), le rejet de la responsabilité (livre II, § 86-94) et l'aveu (livre II, § 94-109). Il inclut les demandes de récompenses dans le genre judiciaire, dans le cas où elles sont formulées devant un tribunal (livre II, § 110-115). Il termine par certaines questions qui peuvent être comprises dans les trois sortes de causes du genre judiciaire, telles que la controverse sur un texte, en cas de doute induit par l’ambiguïté des termes (livre II, § 116-121), ou par la contradiction entre la lettre du texte et l’esprit qui a présidé à sa rédaction (livre II, § 122-143), ou encore en cas de contradiction entre ce texte et d’autres (livre II, § 144-154).


title: De inventione

text: Il passe alors au discours délibératif et au discours démonstratif qui, selon lui, ont pour but, l'un ce qui est utile ("utile") et ce qui est moral ("honestum", souvent directement traduit par honnête), et l'autre l’"honestum" seul. Il étudie ces deux mobiles avec les arguments fondés sur l’aspect moral seul (livre II, § 159-165), sur l’aspect moral et l’utile (livre II, § 166-168), sur l’utile seul (livre II, § 168-169). Dans l'étude de ces deux mobiles, il expose des théories conformes à celles qu'il développera plus tard dans son traité "Des Devoirs" ; il y joint des considérations sur les lieux communs tirés de la nécessité (livre II, § 170-175) et des circonstances (livre II, § 176), qui influent aussi sur la conduite des hommes. Il traite brièvement le discours démonstratif également dit épidictique, qui comprend l'éloge ou bien le blâme (livre II, § 176-178).


title: De inventione

text: Après avoir épuisé tout ce qu'il avait à dire sur l'invention, il met fin à ce second livre en renvoyant les autres parties de la rhétorique à des livres suivants, que nous ne possédons pas, et qui probablement n'ont jamais été publiés (livre II, § 178).


title: De inventione

text: La mise en pratique des règles énoncées par Cicéron dans le "De inventione" s’observe dès la première plaidoirie qu’il publie en 81 av. J.-C., le "Pro Quinctio" : les parties du discours sont nettement séparés, l’exorde, la récapitulation et la conclusion mettent en œuvre les arguments et les lieux préconisés.


title: De inventione

text: Toutefois, Cicéron semble regretter cette publication précoce et quelque peu scolaire, qu'il critique trente ans plus tard dans le "De oratore", également consacré à l'art rhétorique, et qu'il qualifie d' ou encore . Enfin, lorsque Cicéron dresse la liste de ses ouvrages sur l'art oratoire, il cite le "De oratore", le "Brutus" et l"'Orator ad Brutum" et omet le "De inventione". Pour Stroh, ces avis sont surtout exprimés pour mettre en valeur le "De oratore", car Cicéron a rédigé son "De inventione" non comme un brouillon, mais dans une prose soignée, usant de tournures périodiques comme on n'en avait pas vu avant en latin.


title: De inventione

text: Malgré cette auto-dépréciation de son auteur, l'ouvrage bénéficie sous l'Empire d'une notoriété considérable : Quintilien et Priscien le citent. Au , le grammairien Marius Victorinus rédige un commentaire sur le "De inventione", découvert dans les années 1930 sur un manuscrit du archivé au Vatican . Au Moyen Âge, le texte est commenté par Alcuin au puis par Thierry de Chartres au . La rhétorique est une des branches du Trivium médiéval, un enseignement qui s'appuie essentiellement sur trois traités pédagogiques antiques, le "De inventione" de Cicéron, la "Rhétorique à Herennius", qui lui est attribué, et l"Institution oratoire" de Quintilien, ce qui assure une large diffusion au "De inventione". Copié dans tous les "scriptoria", le "De inventione" est avec plus de deux cents manuscrits l'ouvrage le plus diffusé en Occident aux et siècles. Il figure dans les programmes scolaires des collèges et des universités jusqu'à la fin du .


title: Sylvain Dhomme

text: Sylvain Dhomme est un réalisateur, scénariste, metteur en scène et acteur français né le dans le  de Paris et mort le à Cheval-Blanc (Vaucluse).


title: Sylvain Dhomme

text: Il est le metteur en scène de la pièce "Les Chaises" d'Eugène Ionesco.


title: Sylvain Dhomme

text: Jeune metteur en scène, Sylvain Dhomme gagne en 1948 le grand prix au concours de jeunes compagnies, ce qui lui vaut d’être reçu par le président du jury, Gaston Baty. Rencontre décevante, comme le sera celle, trop brève, avec Louis Jouvet. Il profite plus d’un Charles Dullin, dont il suit les cours. Il cherche. Et va trouver.


title: Sylvain Dhomme

text: Un jour, il frappe à la porte d’un type à tête de clown lunaire et à l’accent roumain, Eugène Ionesco. Ce dernier rêvait d'être joué dans un théâtre « avec balcon ». Le courant passe entre les deux hommes et Eugène Ionesco confie à Sylvain Dhomme le manuscrit d’une pièce inédite, "Les Chaises".


title: Sylvain Dhomme

text: C’était la pièce qu’il attendait, celle qui, à ses yeux, « pouvait bouleverser le cours du théâtre ». Grâce à l’appui de Jacques Lemarchand, critique du Figaro littéraire, Dhomme obtient francs du ministère de la Culture. Pour acquérir les nombreuses chaises du décor, l’actrice Tsilla Chelton dépose au mont-de-piété le manteau de vison que lui avait offert son frère, négociant au Caire.


title: Sylvain Dhomme

text: La pièce est créée le au théâtre Lancry, dans le X arrondissement parisien. Ce n’était pas le grand théâtre dont rêvait Ionesco, mais il y avait un balcon. En lever de rideau, Dhomme met en scène une autre création, "Les Amants du métro" de Jean Tardieu.


title: Sylvain Dhomme

text: Lorsque le metteur en scène Sylvain Dhomme créa la pièce "Les chaises", Eugène Ionesco, furieux, envoie une lettre au jeune metteur en scène (reprise dans « Notes et contre-notes », Gallimard) :


title: Sylvain Dhomme

text: « Non, décidément, vous ne m’avez pas tout à fait compris dans “Les Chaises” : ce qui reste à comprendre est justement l’essentiel.


title: Sylvain Dhomme

text: Vous avez voulu tout naturellement tirer la pièce à vous, alors que nous deviez vous y abandonner ; le metteur en scène doit se laisser faire. Il ne doit pas vouloir quelque chose de la pièce, il doit s’annuler, il doit être un parfait réceptacle. »


title: Sylvain Dhomme

text: Ionesco ne lui en tiendra cependant pas rigueur, puisque Sylvain Dhomme, par la suite, devait filmer une magistrale version de « la Leçon » pour une chaîne de télévision allemande.


title: La Vie par procuration

text: La Vie par procuration est une chanson de Jean-Jacques Goldman sorti en 45 tours en 1986, unique extrait de l'album live "En public" à être publié en single.


title: La Vie par procuration

text: À l'origine, "La Vie par procuration" est une chanson enregistrée pour l'album "Non homologué", paru en 1985. Toutefois, il s'agit de la version enregistrée en concert, qui sera parue dans le premier album live de Goldman, qui sortira en single en .


title: La Vie par procuration

text: La chanson raconte, l'observation, d'un point de vue critique de la vie d'une femme vivant dans un appartement, et passant le plus clair de son temps à regarder la télévision en donnant du vieux pain aux oiseaux et à lire la vie sentimentale des vedettes s'étalant dans la presse à scandales, en s'y identifiant à tel point que sa propre vie semble être réduite à néant.


title: La Vie par procuration

text: "La Vie par procuration" est entré le dans le Top 50 et y reste classé durant vingt-et-une semaines, jusqu'au . Il parvient à atteindre jusqu'à la deuxième place du Top 50 dans la semaine du , soit lors de sa huitième semaine de présence dans le classement . En 1987, le single sera certifié disque d'or pour plus de vendus.


title: Pampanito (municipalité)

text: Pampanito est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Pampanito. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Pampanito (municipalité)

text: La municipalité est divisée en trois paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses)


title: Lodewijk Goemans

text: Lodewijk Victor Goemans, né le à Louvain et décédé le à Borgerhout fut un homme politique nationaliste flamand. Il fut président du "Katholiek Vlaams Verbond" à Louvain et fut plus tard un des dirigeants du VNV à Anvers.


title: Lodewijk Goemans

text: Goemans fut docteur en Philologie et Lettres (Université catholique de Louvain). Il fut préfet d'athénée et ensuite enseignant.


title: Lodewijk Goemans

text: Il fut élu conseiller provincial (1936-39) et secrétaire (1936-38) du conseil provincial de la province d'Anvers; conseiller communal (1938-41) et échevin (1939-41) VNV de Berchem (Anvers); sénateur VNV de l'arrondissement d'Anvers (1939-45).


title: Mariners Harbor (Staten Island)

text: Mariners Harbor est un quartier de l'arrondissement de Staten Island à New York située au nord de l'île.


title: Mariners Harbor (Staten Island)

text: Le nom vient de l'activité de pèche, importante au , qui a été remplacée par la suite en activité portuaire, avec notamment la construction navale et le producteur d'acier Bethlehem Steel, qui occupait une partie importante des installations portuaires.


title: Pampanito

text: Pampanito peut désigner :


title: Halsey (Oregon)

text: Halsey est une ville américaine située dans l'État de l'Oregon et dans le comté de Linn.


title: Halsey (Oregon)

text: Au recensement de 2010, sa population était de dont 305 ménages et 244 familles résidentes. La densité de population était de


title: Halsey (Oregon)

text: La répartition ethnique était de 94,4 % d'Euro-Américains et 5,6 % d'autres races.


title: Halsey (Oregon)

text: En 2000, le revenu moyen par habitant était de avec 4,6 % vivant sous le seuil de pauvreté.


title: Valera (municipalité)

text: Valera est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Valera. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Valera (municipalité)

text: La municipalité est divisée en six paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses) :


title: Georges Tréville

text: Georges Troly, connu sous le nom de scène Georges Tréville, né le dans le  de Paris et mort le à Wy-dit-Joli-Village, est un acteur et réalisateur français.


title: Georges Tréville

text: Georges Tréville fut essentiellement un acteur et metteur-en-scène de théâtre, commençant sa carrière à Bordeaux, et un acteur du cinéma muet. Parfait bilingue, il mena une partie de sa carrière au Royaume-Uni. Il incarna le "gentleman cambrioleur" Arsène Lupin dans quelques courts-métrages. Au Royaume-Uni, il endossa le rôle de Sherlock Holmes dans des séries de courts-métrages pour la compagnie "Éclair Films" et réalisa deux films en anglais pour "Ideal Film Company". Il utilise parfois le nom de "Géo Tréville" au générique de certains films.


title: Georges Tréville

text: Il se marie le avec la comédienne Franciska von Schweitzer dite Fanny Delisle (1881-1969). Leur fils Roger dit Roger Tréville (1902-2005) fera lui aussi une carrière au théâtre et au cinéma.


title: Urdaneta (Trujillo)

text: Urdaneta est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est La Quebrada. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Urdaneta (Trujillo)


title: Trujillo (Trujillo)

text: Trujillo est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Trujillo, la capitale de l'État. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Trujillo (Trujillo)

text: La municipalité est divisée en sept paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses) :


title: Bassin de Rennes

text: Le bassin de Rennes ou bassin rennais est un territoire situé au centre de l’Ille-et-Vilaine, en Bretagne. Selon le contexte, l’expression peut désigner différents territoires ; il s’agit généralement du bassin sédimentaire, mais aussi parfois le bassin versant de la Vilaine, le bassin de vie ou le bassin d'emploi autour de Rennes. Ces bassins ont des étendues très différentes. Le bassin de vie s’étend sur 26 communes et le bassin d’emploi sur 267.


title: Bassin de Rennes

text: Le bassin de Rennes se trouve dans le Massif armoricain dont il est très différent tant par le relief que par la géologie. Celui-ci est moins élevé à la suite d'un affaissement et est composé de sédiments (alors que le Massif armoricain est à dominante granitique). Le bassin est en effet un demi-graben s’évasant vers le Nord-Ouest, compartimenté, à fond incliné vers l’Est, et dans lequel s’installe une sédimentation subsidente.


title: Bassin de Rennes

text: La région située au Nord-Ouest de la Vilaine offre une grande variété de sols liée à la présence d’épandages sableux pliocènes, à des limons lœssiques et à de vastes étendues d’altérites. Les schistes et grès du Briovérien donnent des sols bruns à hydromorphie variable, plus ou moins profonds. Les roches du Paléozoïque donnent des sols lessivés profonds à forte hydromorphie sur les quartzites et des sols bruns faiblement hydromorphes sur les schistes.


title: Bassin de Rennes

text: Le pays de Rennes était traditionnellement une région de maisons rurales en terre (apparues à la fin du , au détriment des maisons à pan de bois), les murs étant construits « par tranches de terre d'argile mêlée à de la paille, de l'ajonc ou du foin , de la filasse, selon la technique de la banchée, c'est-à-dire d'un coffrage de planches ; elle est torchis par sa composition, pisé par son travail de construction. Les ouvertures sont formées par des linteaux de bois (...). La charpente est posée sur des "sablières", c'est-à-dire sur des poutres de bois, bien assemblées aux angles, destinées à supporter la charpente et à la rendre rigide. Le toit est "à coyaux", c'est-à-dire que la toiture semble près du mur gouttereau avoir une pente moins forte et vient ainsi en pente douce le dépasser par un avant-toit, en s'appuyant sur des chevrons qui dépassent l'aplomb du mur. (...) Les crépis varient du blanc jaune à l'ocre rouge, en passant par toute une palette de jaunes reprenant la gamme des argiles ; portes et fenêtres se peignaient en couleur sombre, surtout du brun rouge (...). La maison est presque toujours orientée vers le sud, le mur nord étant aveugle. Une gerbière permet d'accéder au grenier. (...) Ce mode de construction dépasse de beaucoup le bassin de Rennes, s'étendant vers l'ouest jusqu'à Merdrignac et vers le nord jusqu'aux approches de Dinan ».


title: Bassin de Rennes

text: La construction obéissant à un calendrier précis :le creusement des fondations était effectué l'hiver, le mur de fondation (solin) vers avril.


title: Bassin de Rennes

text: En Bretagne la construction en bauge débute par l'édification d'un solin en pierre de hauteur variable (selon les ressources locales et la richesse des propriétaires). La largeur du solin (et donc du mur) peut varier de jusqu'à . Les fondations dépassent rarement de profondeur. La bauge est ensuite montée à la fourche, et, après une quinzaine de jours de séchage, on découpe la terre en excédent.


title: Bassin de Rennes

text: La terre est généralement extraite sur le lieu de la construction (d'où les nombreuses mares autour des maisons en bauge) sous la couche de terre végétale. Cette terre doit être moyennement argileuse : suffisamment pour qu'elle possède une bonne cohésion, pas trop pour qu'elle ne fissure pas. La terre est ensuite piétinée par les hommes ou des animaux afin d'y incorporer les végétaux (paille, bruyère, ajonc, fougère, etc.) ou des poils ou crins animaux.


title: Bassin de Rennes

text: Les maisons étaient souvent à l'époque moderne couvertes de tuiles plates produites localement (c'était encore le cas des trois-quarts des maisons de Hédé dans la seconde moitié du ). La tuile fut progressivement supplantée par l'ardoise dans le courant du : la tuilerie de Québriac par exemple ferma en 1850.


title: Bassin de Rennes

text: La tangue fut aussi utilisée pour la construction des murs, selon la même technique de fabrication que la bauge dans la région des marais de Dol, par exemple à Hirel et à Cherrueix.


title: Luigi Vacca

text: Luigi Vacca (né en 1778 à Turin et mort dans la même ville le ) est un peintre italien du .


title: Luigi Vacca

text: Il se forme auprès de son père, Angelo Vacca, lui-même peintre.


title: Luigi Vacca

text: Sa première grande œuvre est la décoration du . Ensuite, son principal mécène, le roi Charles-Félix de Savoie, lui demande de participer à la reconstruction de l'abbaye d'Hautecombe, où il travaille avec le jeune Francesco Gonin sur les fresques qui ornent l'abbatiale.


title: Luigi Vacca

text: Il est l'auteur du rideau de scène du théâtre Charles-Dullin de Chambéry, peint en 1824 et restauré en 2017.


title: Luigi Vacca

text: Il est l'auteur en 1853 de la voute de la basilique du Corpus Domini à Turin et de fresques de l'église des Saint-Martyrs dans la même ville.


title: Luigi Vacca

text: Il est l'auteur d'un portrait de Johann Gottfried Schreiber exposé au musée de minéralogie de l'Ecole des mines de Paris.


Le Centre militaire de transfusion sanguine est un établissement public tunisien à caractère industriel et commercial chargé de collecter, préparer, qualifier et distribuer les produits sanguins labiles (sang, plasma, plaquettes) en Tunisie, en vue de leur transfusion.


title: Centre militaire de transfusion sanguine

text: Le centre a les missions suivantes :Il participe également à l'autosuffisance en produits sanguins et dérivés. Il réalise à lui seul le quart du besoin national en ces produits ; c'est le seul centre en Tunisie qui produit de l'albumine humaine à 20 %, dont la capacité de production actuelle est estimée au tiers du besoin national.


text: Ses services sont les suivants :


title: Soledad Acosta de Samper

text: Soledad Acosta de Samper, née le à Bogota et décédée le dans la même ville, est une romancière, dramaturge, journaliste et historienne colombienne. Par ses écrits, elle était une féministe en avance sur son temps, à l'époque, même si ses idées peuvent paraître quelquefois conservatrices. Elle a fait pression pour l'égalité de l'éducation pour les femmes, et a écrit sur divers sujets relatifs à la participation des femmes dans la société et la famille.


title: Soledad Acosta de Samper

text: Soledad est née le 5 mai 1833 à Bogota, de Tomás Joaquín de Acosta y Pérez de Guzmán et de Caroline Kemble Rowe. Son milieu familial était d'un statut relativement élevé. Son père, originaire de Guaduas et fils d'immigrants espagnols, était un scientifique, un diplomate et un général. Sa mère, originaire de Kingston, en Jamaïque, était la fille de Gideon Kemble, un américain d'origine écossaise, un des responsables du port de Kingston, et de sa femme Tomasa (née Rowe).


title: Soledad Acosta de Samper

text: Elle suit des cours à Bogota, puis se rend au Canada et à Paris. Le 5 mai 1855, elle épouse José María Samper Agudelo, écrivain, homme politique et journaliste renommé. En 1863, ils retournent en Colombie. Elle collabore ensuite avec différents journaux colombiens, y écrit des récits et des feuilletons. Son premier roman est publié ainsi, en 1867, "Dolores. Cuadros de la vida de una mujer [ Dolores. Tableaux de la vie d'une femme]", dans le journal "El Mensajero". Elle se consacre ensuite à l'écriture de ces récits et romans tels "Novelas y cuadros de la vida sur-americana [romans et images de la vie sud-américaine]", publié cette fois sous forme de livre. Elle écrit également des romans historiques comme, en 1870, "José Antonío Galán. Episodios de la guerra de los comuneros [José Antonio Galán, épisodes de la vie des comuneros]". Elle publie aussi un essai, "La mujer en la sociedad moderna [La femme dans la société moderne]", une des premières études colombiennes sur ce thème.


title: Soledad Acosta de Samper

text: Elle rédige ainsi plusieurs articles sur l'histoire de la Colombie, autour de biographies de personnalités hispano-américaines. José Antonio Galán est l'une de ces personnalités. Il a été à la tête de la révolte des Comuneros, soulèvement des habitants de la vice-royauté de Nouvelle-Grenade contre les autorités espagnoles en 1781. Elle réunit ces études à vocation historique dans des recueils avec une volonté encyclopédique et pédagogique, ainsi que des textes conseillant les femmes sur leur rôle au sein du foyer et de la société. Son ambition encyclopédique et historique se retrouve dans la "Biblioteca Histórica de la Independencia", éditée et vendue entre 1909 et 1910. Concernant plus spécifiquement les femmes colombiennes, elle crée en 1878 un magazine, publié jusqu'en 1881, intitulé "La Mujer [La Femme]", première revue latino-américaine écrite par et pour les femmes, avec des rubriques diverses (littéraires, scientifiques, artistiques, religieuses et d'instruction morale, notamment).


title: Sucre (Trujillo)

text: Sucre est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Sabana de Mendoza. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Sucre (Trujillo)

text: La municipalité est divisée en quatre paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses) :


title: Christian Marti

text: Christian Marti peut désigner :


title: Mariví Bilbao

text: María Victoria Bilbao-Goyoaga Álvarez, mieux connue sous le nom de Mariví Bilbao ( - ), est une actrice espagnole, particulièrement célèbre pour avoir incarné les personnages de Marisa Benito dans "Aquí no hay quien viva" et de Izaskun Sagastume dans "La que se avecina".


title: Mariví Bilbao

text: Née à Bilbao en 1930, elle commence sa carrière d'actrice avec la Cultura Hispánica de Bilbao et au sein du groupe Akelarre, qu'elle a elle-même fondé. L'actrice dit ne jamais avoir joué sous son nom d'origine et avoir utilisé le surnom de Angela Valverde : Elle incarne initialement les protagonistes dans des courts-métrages tels que "La interrogación de F. Bardají" et "Playa insólita" (1962) de Javier Aguirre, "Irrintzi" (1978) de Mirentxu Loyarte, et "Agur Txomin" (1979) de Juanma Ortuoste et Javier Rebollo.


title: Mariví Bilbao

text: Elle s'est marié avec le peintre Javier Urquijo.


title: Mariví Bilbao

text: Au matin du , à , l'actrice meurt de cause naturelle à l'âge de 83 ans dans sa ville d'origine Bilbao.


title: Château de Siklós

text: Le château de Siklós, ("siklósi vár" en hongrois), est un château médiéval situé dans la micro-région de Siklós, dans le comitat de Baranya en Hongrie.


title: Château de Siklós

text: Le château de Siklós est mentionné pour la première fois en 1294. Il est possible que sa construction ait été commanditée par un certain Gyula du clan Kán, Palatin de Hongrie sous André II de Hongrie et dont la famille régnait sur le sud du comté de Baranya depuis le . Son fils, un autre Gyula, prend le nom de Siklósi (charte de 1251). La famille Siklósi se voit confisquer le château par Sigismond Ier du Saint-Empire après son accession au trône en 1387. Le château est remis à László Kakas et János Pásztói, partisans du nouveau roi. La famille Siklós s’éteint à la fin du et à la mort de Kakas, le roi en fait don à la famille Garai (1395). En 1401 y est enfermé temporairement (de juin à octobre) le roi Sigismond par des nobles mécontents.


title: Château de Siklós

text: , palatin de Hongrie, épouse en 1405 , sœur de la seconde femme du roi Sigismond, Barbe de Cilley. Le château subit des modifications et est transformé en forteresse. Après l'extinction de la famille Garay (1481), Matthias offre le château à son fils Jean Corvin, prince de Liptó. En possession de András Both de Bajna et de son frère depuis 1494, ils le revendent en 1507. Le palatin en devient dans des circonstances suspectes le propriétaire. Le château de "„Soklyos”" est alors modernisé, comme l'ajout d'une imposante barbacane et la rénovation des parties habitables dans le style Renaissance. Le blason du palatin est encore visible sur la cheminée du premier étage.


title: Château de Siklós

text: Sa seconde épouse, Dorottya Kanizsai et veuve du palatin Péter Geréb, prend en charge la gestion du domaine après la mort de son mari en 1519. Après la terrible défaite de Mohács (1526), Siklós est de plus en plus menacé par les Turcs. La forteresse est conquise en juillet 1543 après un dur siège de trois jours par les armées de Soliman le Magnifique. Le nombre toujours élevé de soldats turcs y séjournant montre l'importance de cette place durant les 150 ans de domination ottomane. Y est construit une mosquée et l'actuelle église franciscaine est transformée en lieu de prière. Célèbre voyageur ottoman, Evliya Çelebi mentionne plusieurs mosquée dans les environs. Parmi celles-ci, la , rénovée au . De cette période datent également le premier système d’approvisionnement en eau de Siklós, plusieurs fontaines et un hammam.


title: Château de Siklós

text: La forteresse perd de son importance militaire après la guerre d'indépendance de Rákóczi (1703-1711). Le château de Siklós appartient à partir de 1828 à la famille Batthyány puis au comte Lajos Benyovszky, avocat à Pozsony. Sa veuve revend le domaine aux Biens militaires ("Honvéd Kincstár"). Le château est sévèrement endommagé durant la Seconde Guerre mondiale, période dans laquelle des prisonniers polonais, britanniques et américains y sont internés. Il reste à l'abandon jusqu'en 1955, année où commence une campagne de restauration et de recherches archéologiques. Il devient par la suite un musée et un hôtel. Le château, fermé après le changement de régime, ouvre à nouveau au début du comme musée. Le château abrite une chapelle construite entre les .


title: Château de Siklós

text: Le comte , ministre des affaires étrangères du gouvernement Lajos Kossuth, est inhumé dans la chapelle du château.


title: Château de Siklós

text: Une statue commémorative de Dorottya Kanizsai se dresse dans les jardins.


title: Rafael Rangel (municipalité)

text: Rafael Rangel est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Betijoque. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: Rafael Rangel (municipalité)


title: Liste des maires de Laroque-des-Albères

text: La liste des maires de Laroque-des-Albères (Pyrénées-Orientales) est indiquée sur une plaque sur le bâtiment de la mairie.


title: Liste des maires de Laroque-des-Albères

text: Il manque un maire, oublié dans la liste affichée par la mairie. Il s'agit de François Vilar, nommé le et en fonction au moins jusqu'au suivant. Les actes d'état civil indiquent un retour au maire antérieur, Joseph Pujas, à partir du . Celui-ci est également remplacé par un maire par intérim, Jacques Doutres, à partir de et lui aussi absent de la liste officielle. Il reste en fonction jusqu'à fin mars ou début avril lorsqu'est nommé Joseph Malzach .


title: Liste des maires de Laroque-des-Albères

text: La commune de Laroque est créée en 1790. Elle est renommée, en 1953, en Laroque-des-Albères.


title: Centre d'expertise de médecine aéronautique (Tunisie)

text: Le Centre d'expertise de médecine aéronautique (CEMEDA) est un établissement tunisien chargé de procéder à la sélection, aux contrôles médicaux révisionnels périodiques et aux expertises des candidats membres du personnel navigant militaire et civil et ce conformément aux normes. Il procède, en outre, aux études concernant les techniques d'examen et les procédures d'expertises médicales du personnel navigant et à la formation des médecins experts et du personnel paramédical destinés à exercer dans cette spécialité.


text: Le plateau technique du centre comprend :


title: San Rafael de Carvajal

text: San Rafael de Carvajal est l'une des vingt municipalités de l'État de Trujillo au Venezuela. Son chef-lieu est Carvajal. En 2011, la population s'élève à habitants.


title: San Rafael de Carvajal

text: La municipalité est divisée en quatre paroisses civiles avec, chacune à sa tête, une capitale (entre parenthèses) :


title: Cahusac

text: Cahusac peut faire référence à :


title: Harrisburg (Oregon)

text: Harrisburg est une ville américaine située dans l'État de l'Oregon et dans le comté de Linn.


title: Harrisburg (Oregon)

text: Au recensement de 2010, sa population était de dont ménages et 966 familles résidentes. La densité de population était de


title: Harrisburg (Oregon)

text: La répartition ethnique était de 91,3 % d'Euro-Américains et 8,7 % d'autres races.


title: Harrisburg (Oregon)

text: En 2000, le revenu moyen par habitant était de avec 9,7 % vivant sous le seuil de pauvreté.


title: Anarawd ap Gruffydd

text: Anarawd ap Gruffydd (né vers 1106 mort en 1143) prince rebelle de Deheubarth de 1137 à 1143.


title: Anarawd ap Gruffydd

text: Anarawd est le fils ainé de Gruffydd ap Rhys Ier né en Irlande, d'une première union avec une épouse inconnue ou d'une liaison il est âgé d'une vingtaine d'années à la mort de son père.


title: Anarawd ap Gruffydd

text: Il prend la tête de la rébellion des Gallois du sud contre les Anglo-normands après la mort de son père et se rend célèbre en tuant un nommé Letard considéré comme le « tyran flamand du Dyfed ». L'année suivante Anarawd secondé par son frère cadet Cadell s'allie avec Owain Gwynedd et ses frères et ils concentrent leurs attaques sur les châteaux normands du Dyfed avec l'appui d'une flotte de Vikings venue du royaume de Dublin jusqu'à ce qu'une trêve intervienne.


title: Anarawd ap Gruffydd

text: Anarawd épouse Marguerite, la fille de Cadwaladr le frère d'Owain Gwynedd et en 1138 il est devenu "de facto" le prince des Gallois du Deheubarth du Dyfed et d'Ystra Tywi lorsqu'en 1143 il est tué traitreusement par les hommes de son beau-père ce meurtre est à l'origine de l'expulsion de Cadwaladr en Irlande. Anarawd ne laisse qu'un fils Einion qui est tué à son tour par ses propres hommes en 1163


title: Mama Illegal

text: La vie est particulièrement difficile dans les campagnes de Moldavie, le pays le plus pauvre d'Europe bien qu'il soit le grenier à blé de la sphère d'influence russe. Les habitants vivent dans la pauvreté et noient leur désespoir dans l'alcool. De nombreux Moldaves, surtout des femmes, émigrent illégalement vers l'Europe de l'Ouest afin d'aider leur famille restée au pays. Ces femmes sont prêtes à l'aliénation économique, voire sexuelle pour survire et leurs enfants forment une génération d'« orphelins économiques ». À l'époque où le film a été tourné, le revenu moyen des habitants était de 100 euros par mois, 80 % de la population rurale était au chômage et un tiers de la population active avait émigré.


title: Mama Illegal

text: À l'instar de nombre d'autres, trois femmes moldaves quittent tout, même leurs enfants, et ce au péril de leur vie, pour tenter de rejoindre l'Europe de l’Ouest afin d'y trouver ce travail qui fait défaut dans leur patrie déchirée politiquement et sinistrée économiquement. Après avoir donné tout leur argent à des passeurs, elles se retrouvent employées comme femmes de ménage, qui en Autriche, qui en Italie. Espérant une régularisation de leurs statut et subsistant dans l'illégalité, elles sont perpétuellement angoissées et vivent dans la crainte d'une arrestation et de leur expulsion vers la Moldavie et leur retour dans leur petit village natal.


title: Mama Illegal

text: La bande sonore du film, qui illustre parfaitement les causes et les effets de la migration économique, est du groupe "Zdob și Zdub"et comporte de la musique populaire moldave. Le groupe originaire de la capitale Chișinău et fondé en 1994, a été le premier représentant de la Moldavie au concours Eurovision de la chanson en 2005.


title: Polyclinique militaire régionale de Kairouan

text: La polyclinique militaire régionale de Kairouan est un établissement sanitaire tunisien situé à Kairouan et où les soins sont prodigués sans hospitalisation. Il dépend financièrement et administrativement de la direction générale de la santé militaire.


text: La mission principale de la polyclinique consiste à :Les consultations spécialisées sont les suivantes :


text: Les consultations quotidiennes sont les suivantes :


text: Les services sanitaires communs sont la radiologie et l'analyse. Les autres services sont la pharmacie et le bureau régional de remboursement des frais médicaux.


title: Cokerie Paris-Sud

text: La cokerie Paris-Sud est une cokerie gazière située sur les communes d'Alfortville et de Choisy-le-Roi, dans le Val-de-Marne, en France.


title: Cokerie Paris-Sud

text: La cokerie Paris-Sud est située dans le parc d'activités Val-de-Seine, rue du Capitaine-Alfred-Dreyfus, entre les communes d'Alfortville et de Choisy-le-Roi.


title: Cokerie Paris-Sud

text: Construite en 1955, cette cokerie est l'œuvre des architectes Henri Marty et Louis Marty.


title: Cokerie Paris-Sud

text: Une mosaïque monumentale représentant le feu, œuvre du peintre Fernand Léger, se trouve sur le bâtiment administratif. Gaz de France en avait passé commande en 1954. L'œuvre a été réalisée après la mort de Léger par sa femme Nadia. La maquette de cette mosaïque est exposée au musée national Fernand-Léger de Biot. La mosaïque est aujourd'hui menacée. Plusieurs personnalités, dont Bernard Klein, ancien directeur adjoint d'EDF international, ont entrepris une action pour que l'oeuvre soit préservée.


title: Cokerie Paris-Sud

text: Les garages-vestiaires, le bâtiment administratif, la galerie de liaison, le laboratoire et le bâtiment social de la cokerie Paris-Sud sont inscrits aux monuments historiques depuis le .


title: Bolgatanga

text: Bolgatanga est une ville située dans la région du Haut Ghana oriental, dans le nord du Ghana. Elle est la capitale du district de Bolgatanga municipalité.


title: Saropa

text: Saropa appelé aussi siropa ou sarapa est une robe, une toge d'honneur offerte dans le sikhisme comme une marque d'honneur. Le mot vient du perse "sar-o-pa" qui veut dire: tête et pieds, ou, "sarapa": de la tête aux pieds. La communauté religieuse décide d'offrir ce symbole de respect qui peut prendre aussi l'aspect d'un turban ou d'une écharpe (chuni). Cet acte peut être effectué dans la communauté civile. Lorsqu'il touche le monde politique, il prend le nom de "khill'at".


title: Antonov A-11

text: L'Antonov A-11 est un planeur de hautes performances soviétique.


title: Arnoldo Gabaldón (Candelaria)

text: Arnoldo Gabaldón est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Minas.


title: Arnoldo Gabaldón (Candelaria)

text: La paroisse civile porte le nom du médecin vénézuélien et ministre de la Santé Arnoldo Gabaldón (1909-1990).


title: Bolivia (paroisse civile)

text: Bolivia est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Bolivia.


title: Carrillo (paroisse civile)

text: Carrillo est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Torococo.


title: Manuel Salvador Ulloa

text: Manuel Salvador Ulloa est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Sabana Grande.


title: San José (Candelaria)

text: San José est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Las Llanadas.


title: Chejendé (paroisse civile)

text: Chejendé est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Chejendé, chef-lieu de la municipalité


title: Cadell ap Gruffydd

text: Cadell ap Gruffydd († 1175) prince rebelle de Deheubarth de 1143 à 1153.


title: Cadell ap Gruffydd

text: Cadell ap Gruffydd est le second fils de Gruffydd ap Rhys Ier né en Irlande d'une première union avec une épouse inconnue ou d'une concubine.


title: Cadell ap Gruffydd

text: Après la mort de leur père en 1137, Cadell ap Gruffyd seconde son frère ainé Anarawd ap Gruffydd dans ses luttes. À la suite du meurtre de Anarawd en 1143 il devient le chef des rebelles gallois du sud.


title: Cadell ap Gruffydd

text: Il poursuit la lutte afin d'expulser les anglo-normands du pays de Galles et de recouvrer le royaume familial de Deheubarth. Il remporte ses plus grands succès dans le Dyfed mais aussi en Ceredigion. Cadell semble avoir un avenir de grand roi devant lui mais il est surpris lors d'une chasse par un raid de chevaliers normands en 1151. Grièvement blessé il est laissé pour mort sur le terrain.


title: Cadell ap Gruffydd

text: Cadell survit mais infirme et mutilé il se considère comme inapte à conduire ses hommes et il se retire en laissant le soin à ses jeunes frères de poursuivre le combat. En 1153 il entreprend un pèlerinage à Rome et on n'entend plus parler de lui jusqu'en 1175 quand son corps est ramené afin d'être inhumé dans l'abbaye de Strata Florida.


title: Cegarra

text: Cegarra est l'une des sept paroisses civiles de la municipalité de Candelaria dans l'État de Trujillo au Venezuela. Sa capitale est Mitón.


title: Justin Houben

text: Justin Laurent Octave Houben, né le à Schaerbeek et décédé le à Linkebeek fut un homme politique belge social-chrétien.


title: Justin Houben

text: Houben fut docteur en droit; secrétaire de la "Ligue belge de football professionnel".


title: Justin Houben

text: Il fut élu conseiller communal (1938-) d'Anvers; sénateur de l'arrondissement d'Anvers (1939-1946), ensuite coopté (1946-47).


title: Molson Light Challenge

text: Le Molson Light Challenge était un tournoi de tennis professionnel qui se disputait au Canada au début des années 1980. Il s'est déroulé dans la ville de Toronto au mois de février de 1981 à 1985 mais également à Montréal en 1982.


title: Molson Light Challenge

text: Bien que ne comptant pas pour le Grand Prix de 1981 à 1984, il était extrêmement bien doté, ce qui lui permit d'accueillir chaque année les tout meilleurs mondiaux. Le format de la compétition fut organisé selon deux formules différentes : tournoi à 8 joueurs avec un premier tour en Round Robin à l'instar des Masters ou bien tournoi à 12 joueurs avec un puis 1/4, 1/2 et finale.


title: Molson Light Challenge

text: La dernière édition du Molson Light Challenge en 1985 à 32 joueurs, fut un évènement ATP. Moins bien doté, il perdit une partie de son prestige en l'absence des principaux champions.


title: Gabaldon

text: Gabaldon ou l'une de ses graphies peut désigner :


title: Michael Benyaer

text: Michael Benyaer (né le ) est un acteur canadien.


title: MapReduce

text: MapReduce est un patron d'architecture de développement informatique, inventé par Google, dans lequel sont effectués des calculs parallèles, et souvent distribués, de données potentiellement très volumineuses, typiquement supérieures en taille à 1 téraoctet.


title: MapReduce

text: Les termes « "map" » et « "reduce" », et les concepts sous-jacents, sont empruntés aux langages de programmation fonctionnelle utilisés pour leur construction (map et réduction de la programmation fonctionnelle et des langages de programmation tableau).


title: MapReduce

text: MapReduce permet de manipuler de grandes quantités de données en les distribuant dans un cluster de machines pour être traitées. Ce modèle connaît un vif succès auprès de sociétés possédant d'importants centres de traitement de données telles Amazon.com ou Facebook. Il commence aussi à être utilisé au sein du Cloud computing. De nombreux "frameworks" ont vu le jour afin d'implémenter le MapReduce. Le plus connu est Hadoop qui a été développé par Apache Software Foundation. Mais ce "framework" possède des inconvénients qui réduisent considérablement ses performances notamment en milieu hétérogène. Des "frameworks" permettant d'améliorer les performances de Hadoop ou les performances globales du MapReduce, tant en termes de vitesse de traitement qu'en consommation électrique, commencent à voir le jour.


title: MapReduce

text: MapReduce est un modèle de programmation popularisé par Google. Il est principalement utilisé pour la manipulation et le traitement d’un nombre important de données au sein d’un cluster de nœuds.


title: MapReduce

text: MapReduce consiste en deux fonctions map() et reduce(). // En pseudo code cela donnerait Map(void * document) {


title: MapReduce

text: // En pseudo code cela donnerait Reduce(int cles, Iterator values) {


title: MapReduce

text: Un cluster MapReduce utilise une architecture de type Maître-esclave où un nœud maître dirige tous les nœuds esclaves.


title: MapReduce

text: MapReduce possède quelques caractéristiques :


title: MapReduce

text: Une fois qu'un nœud a terminé une tâche, on lui affecte un nouveau bloc de données. Grâce à cela, un nœud rapide fera beaucoup plus de calculs qu'un nœud plus lent. Le nombre de tâches Map ne dépend pas du nombre de nœuds, mais du nombre de blocs de données en entrée. Chaque bloc se fait assigner une seule tâche Map. De plus, toutes les tâches Map n'ont pas besoin d'être exécutées en même temps en parallèle, les tâches Reduce suivent la même logique. Par exemple, si des données en entrée sont divisées en 400 blocs et qu'il y a 40 nœuds dans le cluster, le nombre de tâches Map sera de 400. Il faudra alors 10 vagues de Map pour réaliser le mapping des données.


title: MapReduce

text: Le MapReduce est apparu en 2004. La technologie est encore jeune. Elle souffre de quelques points faibles :


title: MapReduce

text: MapReduce tire sa fiabilité de la répartition, sur chaque nœud du réseau, des opérations à appliquer au jeu de données ; le développeur s'attend à ce que chaque nœud retourne périodiquement le travail accompli et les modifications de statut. Si un nœud ne retourne rien pendant cet intervalle, le nœud maître (appelé NameNode en Hadoop) (similaire au serveur maître du Google File System) considère le nœud comme mort, et envoie les données affectées à ce nœud à d'autres nœuds. Les opérations individuelles utilisent des opérations atomiques pour les nommages des fichiers de sortie comme une vérification double pour s'assurer qu'il n'y a aucun conflit parallèle avec un "thread" en cours ; quand les fichiers sont renommés, il est aussi possible de les copier sous un autre nom en plus du nom de la tâche (permis pour les effets de bords).


title: MapReduce

text: Les opérations de réduction fonctionnent sensiblement de la même manière, mais en raison de leurs , le nœud maître tente de programmer les opérations de réductions sur le même nœud, ou aussi proche possible du nœud détenant les données qui doivent être traitées. Cette propriété est préférée par Google car elle ne nécessite pas de bande passante supplémentaire. Ceci est un avantage car la bande passante est souvent limitée dans les réseaux internes aux entreprises.


title: MapReduce

text: D'après une étude de 2010 de l'Université nationale de Singapour, il existe cinq facteurs qui influent sur les performances du MapReduce.


title: MapReduce

text: Le modèle de programmation MapReduce a été conçu pour qu'il soit indépendant du système de stockage des données. Il lit les paires  à l'aide d'un lecteur. Le lecteur récupère chaque enregistrement contenu dans le système de stockage, puis il les place dans une paire  afin de pouvoir les traiter lors de MapReduce. Bien que MapReduce ne dépende pas d'un système de stockage particulier, il éprouve des difficultés lorsque le système de stockage est une base de données. Les systèmes de bases de données parallèles commerciaux utilisent un moteur pour exécuter les requêtes et un moteur de stockage. Pour exécuter une requête, le moteur de requêtes lit directement les données depuis le moteur de stockage. MapReduce doit d'abord lire la valeur, puis la stocker dans une paire à l'aide du lecteur, ce qui explique pourquoi MapReduce est moins performant dans les bases de données. En comparant MapReduce et les systèmes de bases de données parallèles, trois facteurs, pouvant affecter les performances de MapReduce, ont été mis en évidence :


title: MapReduce

text: MapReduce utilise un système de planification afin d'affecter les blocs de données aux nœuds disponibles dans le cluster. Ce système provoque des coûts d'exécution et peut ralentir l'exécution de MapReduce. Deux facteurs peuvent influencer les performances de MapReduce :


title: MapReduce

text: Deux modes de lectures peuvent être utilisés par le lecteur afin de lire les données stockées dans un système de stockage.


title: MapReduce

text: D'après les tests réalisés dans cette étude, la différence de performance entre ces deux modes est faible (environ 10 %).


title: MapReduce

text: Quand le lecteur récupère les données depuis le système de stockage, il doit convertir les données en paire  pour continuer l'exécution (ce processus s'appelle l'analyse de données). L'analyse consiste à décoder les données depuis leur format natif de stockage afin de les transformer vers un format qui pourra être utilisé par un langage de programmation. Il existe deux types de décodage, le décodage immuable et le décodage mutable. Le décodage immuable consiste à transformer des données en objets immuables. Les objets immuables en programmation orientée objet sont des objets dont l'état ne peut être modifié après leur création contrairement aux objets mutables.


title: MapReduce

text: Lorsque l'on utilise le décodage immuable, chaque donnée sera alors placée dans un objet immuable. Par conséquent, si l'on décode 4 millions de données, 4 millions d'objets immuables seront créés. Par défaut, le MapReduce de Google utilise des objets immuables.


title: MapReduce

text: Une autre méthode consiste à utiliser le décodage mutable. Avec ce décodage, un objet mutable est réutilisé pour décoder toutes les données. Ainsi, le nombre de données n'est plus important car seulement un objet sera créé.


title: MapReduce

text: D'après les études, les faibles performances du parsage sont dues au décodage immuable. Le décodage immuable est plus lent que le décodage mutable car il produit un grand nombre d'objets immuables durant le processus de décodage. La création de tous ces objets immuables augmente la charge de travail des processeurs.


title: MapReduce

text: Le MapReduce étant indépendant du système de stockage, il ne peut pas prendre en compte l'ensemble des données en entrée pour avoir un index disponible. MapReduce ne semble pas capable d'utiliser des index. Cependant, trois méthodes pour utiliser les index ont été trouvées afin d'augmenter la vitesse du processus du traitement des données.


title: MapReduce

text: Pour réduire les temps de planification, il est possible de modifier la taille des blocs de données à distribuer aux nœuds du cluster. Si l'on augmente la taille des blocs de données, alors la planification sera plus rapide, car elle nécessitera moins de tâches map. Cependant, si l'on augmente trop la taille des blocs, alors le risque d'échec est plus important.


title: MapReduce

text: MapReduce peut être utilisé pour un grand nombre d'applications, dont grep distribué, tri distribué, inversion du graphe des liens web, vecteur de terme par hôte, statistiques d'accès au web, construction d'index inversé, classification automatique de documents, apprentissage automatique, traduction automatique statistique (distributed grep, distributed sort, web link-graph reversal, term-vector per host, web access log stats inverted index construction, document , , ). De manière plus significative, quand MapReduce fut terminé, il a été utilisé pour régénérer entièrement les index Internet de Google, et a remplacé les vieux programmes "ad hoc" utilisés pour la mise à jour de ces index et pour les différentes analyses de ces index.


title: MapReduce

text: MapReduce génère un large nombre d'intermédiaires et de fichiers temporaires, qui sont généralement gérés et accédés "via" le Google File System pour de meilleures performances.


title: MapReduce

text: Hadoop est une implémentation open source en Java du MapReduce distribué par la fondation Apache. Il a été mis en avant par des grands acteurs du web tels que Yahoo! et Facebook. Les deux caractéristiques principales de Hadoop sont le framework MapReduce et le Hadoop Distributed File System (qui s’inspire du Google File System). Le HDFS permet de distribuer les données et de faire des traitements performants sur ces données grâce au MapReduce en distribuant une opération sur plusieurs nœuds afin de la paralléliser.


title: MapReduce

text: Dans Hadoop, le nœud maître est appelé le JobTracker et les nœuds esclaves sont appelés TaskTracker. Chaque nœud esclave va contenir les blocs de données en les répliquant. Le nœud maître connaît les emplacements des différentes répliques. Le nœud maître secondaire sert à effectuer des sauvegardes régulières du nœud maître afin de pouvoir le réutiliser en cas de problème.


title: MapReduce

text: Hadoop exécute une tâche de type MapReduce en commençant par diviser les données en entrée en bloc de données de même taille. Ensuite, chaque bloc est planifié pour être exécuté par un TaskTracker. Le processus d’assignement des tâches est implémenté comme un protocole de type « battement de cœur ». Cela signifie que le TaskTracker notifie le JobTracker que sa tâche est terminée afin que celui-ci lui assigne une nouvelle tâche à exécuter. Lorsque la fonction map est achevée, le système va regrouper toutes les paires intermédiaires et lancer une série de réductions pour produire le résultat final.


title: MapReduce

text: L'implémentation 2010 de Hadoop considère que le traitement se réalise sur un cluster de machines homogènes (c'est-à-dire qu'elles possèdent toutes les mêmes caractéristiques matérielles). Il ne tient pas compte non plus de la localité des données, il considère que toutes les données sont locales. Malheureusement, ces deux facteurs peuvent influencer les performances du MapReduce de manière conséquente.


title: MapReduce

text: En milieu homogène, tous les nœuds ont la même charge de travail, ce qui indique qu'aucune donnée ne devra être transférée d'un nœud vers un autre. En milieu hétérogène, un nœud ayant des performances élevées peut terminer son traitement local plus rapidement qu'un nœud ayant des performances plus faibles. Lorsque le nœud rapide a terminé son traitement, il devra récupérer les données non traitées d'un ou plusieurs autres nœuds plus lents. Le transfert d'une donnée d'un nœud lent vers un nœud rapide a un coût élevé.


title: MapReduce

text: Le MapReduce a émergé en 2004 comme un important modèle de programmation pour les applications utilisant d’énormes quantités de données grâce à sa répartition efficace du travail sur différents nœuds de calcul. Il commence notamment à être utilisé dans le Cloud Computing car son nombre de données stockées et manipulées ne cesse de croître. Il est donc nécessaire d'avoir un moyen d'améliorer le traitement des données au sein du Cloud.


title: MapReduce

text: En termes de ressources, le Cloud peut se caractériser en trois points : une capacité de stockage des données importante, de la puissance de calcul à la demande, utilise peu de bande passante. La taille des données stockées dans le Cloud augmente sans cesse notamment les fichiers de type image, vidéo, audio ou les instruments scientifiques pour réaliser des simulations. Le traitement de ces données est devenu l'un des principaux défis du Cloud Computing.


title: MapReduce

text: Le Cloud utilise principalement des machines virtuelles(VM) pour exécuter les applications. Les VM permettent d’exploiter pleinement les ressources du système, d’améliorer la fiabilité du système en sauvegardant l'état du système à l'aide de fonctionnalité incluse dans les machines virtuelles et de réduire la consommation énergétique en réduisant le nombre de nœuds utilisés pour réaliser les tâches.


title: MapReduce

text: Combiner le Cloud Computing qui utilise des VM et le MapReduce peut s'avérer être intéressant. Principalement, parce que les technologies de virtualisation sont arrivées à maturité. Elles ont déjà été utilisées pour des grilles de calcul pour utiliser pleinement les ressources des nœuds de calcul, des applications HPC (High-Performance computing). De plus, d’un côté il y a la progression croissante de la popularité du Cloud (qui utilise des VM), de l’autre, le MapReduce commence à être largement utilisé grâce à ses nombreux points forts notamment pour sa scalabilité et sa tolérance aux fautes. C’est pourquoi, combiner ces deux technologies permettrait de créer un moyen efficace de traiter des données conséquentes sur le Cloud. À cela s’ajoute le fait que le MapReduce utilise des tâches spéculatives. Ce sont des tâches qui peuvent être relancées sur un autre nœud si elles sont détectées comme étant trop lente. Le problème est que relancer une tâche peut faire diminuer les performances en augmentant le temps d'exécution étant donné que la tâche doit reprendre tout le traitement. Grâce aux nouvelles technologies des VM que sont la sauvegarde et la migration, les performances et la fiabilité du MapReduce sont améliorées. La fonctionnalité de sauvegarde consiste à sauvegarder l’état du système, il peut ainsi retourner à cet état s'il rencontre une erreur grave qui empêche son bon fonctionnement. La fonctionnalité de migration consiste à distribuer une VM ou une application sur plusieurs nœuds physiques sans stopper l’application.


title: MapReduce

text: Pour tester le MapReduce, les différentes mesures sont effectuées sur le framework Hadoop. Des tests de performance sont réalisés sur le HDFS car il joue un grand rôle dans l’exécution du MapReduce. En effet, c'est notamment le HDFS qui se charge de la répartition des tâches sur les différents nœuds, il décide aussi de la taille des données à traiter par nœud. D’autres tests seront effectués sur la faisabilité d’utiliser des VM pour améliorer les performances du MapReduce en augmentant l’utilisation des ressources (en augmentant le nombre de VM par nœud). Les performances sont mesurées à l’aide de deux benchmark connus, le benchmark de tri et de comptage de mots.L’évaluation des performances du HDFS se fait dans un cluster physique (PH-HDFS) et dans un cluster virtuel (VM-HDFS lors d’écriture et de lecture de données afin de montrer les différences de performances entre un cluster physique et un cluster virtuel.


title: MapReduce

text: Dans cette évaluation, plusieurs transferts de données de différentes tailles sont effectués. Le PH-HDFS réalise des meilleurs temps, les écarts se creusent lorsque les données augmentent en taille.


title: MapReduce

text: Dans cette évaluation, une ou plusieurs requêtes sont lancées simultanément et on mesure le temps nécessaire pour réaliser le transfert de données. Les performances du PH-HDFS sont meilleures que celles du VM-HDFS.


title: MapReduce

text: Avec l’avènement des processeurs multi-cœurs, il est pertinent d’utiliser des processeurs multi-cœurs du cluster pour installer plusieurs VM par processeur afin d'utiliser pleinement les capacités du nœud. Pour les tests, plusieurs clusters ont été mis en place afin d'évaluer l'impact de l'augmentation du nombre de VM par nœud :


title: MapReduce

text: Comme le montre cette figure, le benchmark « comptage de mots » avec le Ph-Cluster est plus rapide que le V-Cluster. Lorsque les données font 1 Gb, la différence est faible. Mais lorsque les données sont beaucoup plus importantes (ici 8 Gb), on observe un écart important. Cela est causé par l’augmentation des tâches spéculatives ce qui cause une utilisation inefficace des ressources. En revanche, les clusters V2 et V4 sont beaucoup plus performants que le Ph-Cluster car il y a beaucoup plus de calculs par cycle.


title: MapReduce

text: Lorsque le benchmark de tri est lancé, le temps d’exécution, pour la même distribution des données, augmente avec l’augmentation du nombre de VM déployées sur un nœud physique. De plus, les écarts se creusent lorsque la taille des données distribuées augmente. Cela est provoqué pour 3 raisons : les mauvaises performances du HDFS dans les VM lors des opérations de lecture/écriture (comme vu précédemment), l’augmentation du nombre de tâche spéculative (Figure 6) et l’importante quantité de données transférées pendant les étapes intermédiaires.


title: MapReduce

text: Rappelons que Hadoop est un framework basé sur le modèle de programmation MapReduce. Étant très utilisé dans les calculs de très grandes masses de données, plusieurs améliorations de ce framework sont apparues. Ces extensions sont des frameworks : "BlobSeer" modifie le système de fichiers pour améliorer l’accès aux données, "Phoenix" répartit les tâches sur les processeurs en utilisant le MapReduce, et "Mars" améliore le calcul de données sur des processeurs graphiques.


title: MapReduce

text: Comme dit précédemment, le problème de performance de Hadoop en milieu hétérogène est dû au transfert des données entre les nœuds rapides et les nœuds lents. Lorsqu'une large quantité de données est transférée, cela affecte de manière significative.


title: MapReduce

text: Afin d'améliorer les performances de Hadoop, il faut minimiser le transfert des données entre les nœuds rapides et lents. Pour cela, un mécanisme de placement de données a été implémenté; il distribue et stocke les données à travers de nombreux nœuds hétérogènes en fonction de leurs capacités. Avec cela, le transfert des données peut être réduit si le nombre de données placées dans le disque de chaque nœud est proportionnel à la vitesse de traitement des nœuds.


title: MapReduce

text: La réplication des données présente de nombreuses limitations. Premièrement, cela représente un coût important pour créer chaque réplique des données à l'intérieur d'un cluster ayant un nombre important de nœuds. Deuxièmement, distribuer un nombre important de répliques peut provoquer une surcharge de la bande passante du cluster. Troisièmement, stocker les répliques requiert des disques ayant une énorme quantité de stockage.


title: MapReduce

text: Des chercheurs se sont focalisés sur ce problème afin de produire un mécanisme de placement des données. Pour corriger le problème, ils se sont penchés sur le meilleur moyen de placer les données où les fichiers ne seront découpés et distribués sur plusieurs nœuds sans les dupliquer.


title: MapReduce

text: Ce mécanisme est basé sur 2 algorithmes qui sont incorporés dans le HDFS de Hadoop :


title: MapReduce

text: Le premier algorithme fonctionne comme ceci:


title: MapReduce

text: Si l'on considère une application, utilisant le MapReduce, et un fichier d'entrée dans un cluster hétérogène de Hadoop. Le placement initial des données ne tient pas compte des performances des nœuds car Hadoop estime que tous les nœuds vont exécuter et terminer leur tâche avec, environ, le même temps. Des expérimentations, ont montré qu'en règle général, le temps de traitement de chaque nœud était stable car le temps de réponse de chaque nœud est linéairement proportionnel à la taille des données. Avec ceci, on peut quantifier la vitesse de traitement de chaque nœud dans un environnement hétérogène. Le terme pour définir la performance de chaque nœud est "Ratio Performance".


title: MapReduce

text: Le Ratio Performance de chaque nœud est déterminé à l'aide de cette procédure :


title: MapReduce

text: Prenons un exemple afin de montrer comment les Ratio Performance sont calculées. Prenons 3 nœuds hétérogènes A, B et C dans un cluster Hadoop. Après avoir exécuté l'application séparément sur chaque nœud, on récupère le temps de réponse de chaque nœud A, B et C (10 s, 20 s et 30 s respectivement). Le temps de réponse du nœud A est le plus court, par conséquent, le Ratio Performance de A vaut 1. Les Ratio Performance de B et C valent 2 et 3 respectivement. Cela signifie que le nœud A pourra gérer 30 fragments du fichier d'entrée tandis que le nœud C en gérera seulement 10.


title: MapReduce

text: Après l'exécution de l'algorithme de distribution des fragments pour réaliser le placement initial, les fragments peuvent être corrompus pour plusieurs raisons:


title: MapReduce

text: Pour éviter ces problèmes, un deuxième algorithme a été implémenté pour réorganiser les fragments du fichier en le basant sur le Ratio Performance des nœuds.


title: MapReduce

text: Cet algorithme fonctionne comme ceci :


title: MapReduce

text: Dans le processus de migration des données entre 2 nœuds (un surchargé et un ayant de l'espace disque), le serveur transfère les fragments du fichier depuis le nœud source de la liste des nœuds en surcharge vers un nœud ayant encore de l'espace de la liste des nœuds sous-utilisés. Ce processus est répété jusqu'à ce que le nombre de fragments dans chaque nœud soit en accord avec son Ratio Performance.


title: MapReduce

text: Afin de montrer les résultats de ces algorithmes de cette étude, deux tests ont été effectués, le Grep et le WordCount. Ces 2 applications tournent sur des clusters Hadoop. Grep est un outil de recherche pour une expression régulière dans un texte. WordCount est un programme utilisé pour compter les mots dans un texte.


title: MapReduce

text: Les résultats ont montré que ces algorithmes ont amélioré les performances du Grep de 17 % en moyenne et le WordCount de 7 % en moyenne.


title: MapReduce

text: Hadoop est un framework basé sur le modèle de programmation Map/Reduce. Et pour cela Hadoop doit s'appuyer sur un "puissant outil" : son système de fichier HDFS. Le système de fichier HDFS (appelé Hadoop Distributed File System) est un paramètre important de la performance de calcul de Hadoop car il lui est spécifique. C'est-à-dire qu'il a été conçu de façon à maximiser les accès aux données.


title: MapReduce

text: Seulement des erreurs subsistent lorsque plusieurs processus accèdent à un même fichier. C'est le framework Blobseer qui propose une solution à ce problème. En effet, ce framework propose de modifier le HDFS pour le remplacer par son propre système de fichier le BSFS (Blobseer File System).


title: MapReduce

text: Les raisons du changement de ce système de fichier sont liées aux problèmes d’accès concurrent sur un même fichier. Le système HDFS a été conçu de manière à permettre les meilleures performances de calcul de Hadoop, cependant cette implémentation ne suffit pas. Le système de fichier HDFS ne permet pas de maintenir un haut débit sur les accès concurrents à un même fichier, de plus le système de fichier actuel ne permet pas certaines fonctionnalités tel que le "versioning" ou encore différents update simultanés sur un même fichier.


title: MapReduce

text: L'un des points forts de Hadoop est de parcourir des pétaoctets en quelques heures seulement, cela est dû au fait que les fichiers ont une taille de plusieurs centaines de gigaoctets. De ce fait, il devient possible d'accéder à de petites parties d'un même fichier de façon concurrente. Il ne faut pas oublier qu'il serait impossible de travailler avec des millions de petits fichiers au lieu d'un seul, et même si le système de fichier le permet, maintenir un très haut débit n'est pas faisable.


title: MapReduce

text: Blobseer propose donc un système de fichier qui permet d'accéder à des petites parties d'un grand fichier, permettant ainsi à des milliers de "clients" de modifier le même fichier sans problème de conflit. BSFS permet donc aussi le "versioning" ce qui permet de supprimer les changements indésirables et la création de branches indépendantes ce qui ne devrait pas diminuer les performances de calcul ni la surcharge de l'espace de stockage qui serait dû à des milliers de petits fichiers.


title: MapReduce

text: Les performances du framework ont été testées sur grid5000. Blobseer a été comparé avec Hadoop. Pour cela, les frameworks ont été utilisés sur des micro-tâches : Les relevés de performances ont montré que le débit (l’accès au données) était jusqu'à deux fois supérieur à celui de Hadoop. Ces résultats ont aussi révélé que le framework BlobSeer peut supporter jusqu’à deux fois plus de clients (c'est-à-dire le nombre d’accès sur un seul fichier). Le ratio des performances entre BlobSeer et Hadoop n'est pas supérieur à deux. En effet, BlobSeer utilise les mêmes capacités de calcul que Hadoop, à la différence que le système de fichiers a été modifié.


title: MapReduce

text: Phoenix est une API basée sur le modèle MapReduce, proposé par google. La différence est que Phoenix est utilisé sur les ordinateurs multi-cœurs et donc, il n'utilise pas des serveurs mais des threads pour pouvoir utiliser le MapReduce. Phoenix est basé sur un langage fonctionnel, de façon à rendre la parallélisation totalement transparente à l'utilisateur. Phoenix est utilisé en C et C++.


title: MapReduce

text: C'est une API développée pour être utilisée avec du code C/C++ mais elle peut être facilement exportable en java/C#. Pointeurs, Buffer, P-Threads sont utilisés pour augmenter la performance de l'API. Les Buffers permettent d'accéder aux données dans une mémoire partagée. Il y a deux types de buffers : les input/output sont les buffers contenant les données en entrée ainsi que celles en sortie, c'est-à-dire les données dont l'utilisateur a besoin, et les autres buffers. Ces derniers sont ceux utilisés pour réaliser le MapReduce, ce sont donc des buffers "invisibles" aux yeux de l'utilisateur. Les pointeurs sont utilisés évitant au maximum la non duplication des données améliorant ainsi significativement la vitesse de calcul des données. L'utilisation de P-Threads permet à l'API de répartir son travail sur plusieurs processeurs en suivant le modèle de programmation MapReduce.


title: MapReduce

text: Les performances ont été calculées sur des tâches basiques telles que :


title: MapReduce

text: avec comme valeur étalon, les performances des p-threads sans le modèle de MapReduce.


title: MapReduce

text: Les résultats de Phoenix montrent qu'avec un processeur 4 cœurs, on peut accélérer les calculs de 40 % et avec 8 cœurs, on peut aller jusqu'à 50 %. Cependant, bien que la vitesse de calcul soit augmentée, sur de simples machines elle reste néanmoins équivalente à celle des p-threads. En effet, bien que le modèle de MapReduce soit très efficace sur des clusters a l'échelle de millions de données, l'implémentation du modèle n'est pas assez générale pour couvrir la totalité des programmes.


title: MapReduce

text: Encouragé par le succès du modèle programmation MapReduce, le framework Mars a vu le jour, permettant d'implémenter le modèle MapReduce sur des processeurs graphiques. Les processeurs graphiques (GPU) ont dix fois plus de bande passante mémoire que les CPU, et sont aussi jusqu'à dix fois plus rapides.


title: MapReduce

text: Pour évaluer ces performances, Mars a été comparé avec Phoenix, sur les mêmes tâches. Il en est ressorti que les performances de Mars sont plus élevées que celles de Phoenix.


title: MapReduce

text: Mars est encore en cours d'étude, cependant trois points essentiels sont relevés pour une future évolution :


title: MapReduce

text: PQL est un langage implémenté comme une extension de java. Il a été conçu de façon à augmenter son expressivité et sa modularité, une comparaison entre son implémentation et celle de java sur des tâches parallèles similaires a été effectuée. La parallélisation est un problème d’actualité dans l’informatique, c’est pourquoi il est important de créer des langages ou des librairies permettant de faciliter la parallélisation. Cependant il ne faut pas oublier la programmation séquentielle, c’est pourquoi l’implémentation d'un langage adapté à la programmation parallèle et séquentielle est essentiel. Tous les programmes implémentés avec PQL sont parallélisés grâce à la programmation déclarative.


title: MapReduce

text: PQL est un langage basé sur la programmation déclarative, ce qui veut dire que le programmeur peut spécifier ce qu'il veut faire sans pour autant préciser “comment” le faire. PQL a été implémenté pour trouver la méthode la plus rapide à exécuter. En effet, il va savoir quel bout de code devra être parallélisé ou non. Ce n’est pas au développeur de chercher la façon d’optimiser son code. PQL répartit la charge de travail sur les processeurs disponibles en utilisant le MapReduce. PQL a été optimisé pour les tâches parallèles de façon que l'utilisateur ait le moins de manipulations à faire comparé à un code parallèle écrit par l'utilisateur.


title: MapReduce

text: PQL utilise les booléens &&, ||, XAND, XOR ainsi que des mots-clés tels que reduce, forall, query, exists. Le nombre de mots clés de PQL est explicitement réduit pour améliorer un maximum la parallélisation.


title: MapReduce

text: Une requête peut s’implémenter avec: une Quantifier Expression (renvoie une quantité, utilise les forall, exists…), une Java Expression (du code Java), un id (variable, avec ou sans type), une QExpr (combine les cas précédents).


title: MapReduce

text: Exemple :


title: MapReduce

text: int[] array = query(Array[x]==y):range(1,1000).contains(x) && y=x*x;


title: MapReduce

text: La requête va retourner un tableau d'entiers contenant les carrés de x entre 1 et 1000.


title: MapReduce

text: Une quantifier expression peut s’écrire sous la forme: QUANT-EXPR::=  ‘:’  query‘(’  ‘)’ ‘:’  (Container queries) reduce‘(’ id ‘)’ [over]: (Reductions)


title: MapReduce

text: Exemple : forall int x : x == x toujours vrai


title: MapReduce

text: Container queries : query (Map.get(x) == y): range(1, 10).contains(x) && y == x*x query‘(’  ‘)’ ‘:’  Va construire une map contenant les carrés de 1 à 10


title: MapReduce

text: Opération de réduction :


title: MapReduce

text: reduce (sumInt) x : myset.contains(x) cette expression va additionner tous les x contenus dans myset


title: MapReduce

text: reduce (sumDouble) x over y : set.contains(y) && x == 1.0 / y Additionne les inverses des éléments contenus dans la map Les types peuvent être déclarés implicitement (l'utilisateur n'a pas besoin de déclarer le type) ou explicitement (l'utilisateur doit déclarer le type de la variable). PQL lève les exceptions mais on n’a pas de garantie de l’ordre. PQL utilise == ou = pour les égalités (sauf pour les string et les objets .equals()).


title: MapReduce

text: L’utilisateur peut créer ses propres réductions. Elle doivent respecter plusieurs propriétés (méthode statique, associative, commutative…). Si ces propriétés n'étaient pas respectées, cela entraînerait des erreurs.


title: MapReduce

text: Pour évaluer PQL, différentes tâches ont été implémentées(calcul des primes d’un grand nombre d’employés, trouver une sous-chaîne dans une chaîne de chaînes de caractères, une liste de documents qui peuvent être reliés entre eux, le but étant de trouver les cycles, calculer le nombre d’occurrences de tous les mots dans plusieurs textes).


title: MapReduce

text: L'implémentation des solutions suivant les différentes façons :


title: MapReduce

text: Lors de l’implémentation avec le mono-thread et PQL, des variables d’entrée sont utilisées mais sans aucune variable temporaire, tandis que pour les autres implémentations l'utilisation de variables et des tableaux intermédiaires était nécessaire que ce soit pour la communication ou l’optimisation. L’implémentation SQL est simple mais devient très vite compliquée si on la mélange avec du java.


title: MapReduce

text: L'implémentation PQL est simple à écrire car elle contient peu de lignes. En effet, la solution qui contient le nombre de lignes minimum est toujours celle avec PQL. La deuxième étant la mono thread (mais non optimisée). Les autres méthodes contiennent 5 à 20 fois plus de lignes.


title: MapReduce

text: Dans les 4 tâches, seule la première ne fait pas de bonnes performances car le temps pour faire les opérations de merge des résultats est très élevé. Pour les autres tâches, PQL peut aller entre 2 et 6 fois plus vite que les autres implémentations. Tous ces tests montrent que PQL est bien plus performant et utilise moins de lignes de code. Cependant, il est nécessaire de rappeler que SQL et Hadoop utilisent une table de données et donc que leur temps d’exécution est ralenti par l'accès à cette base. De plus, le framework Hadoop est optimisé pour des calculs sur des clusters et non pas sur une seule machine.


title: MapReduce

text: Le MapReduce a surtout été récompensé pour sa flexibilité et son efficacité. Pourtant, à l’heure où l’écologie prend une place plus importante dans les nouvelles technologies, il est pertinent d’étudier la consommation énergétique du MapReduce et savoir comment la diminuer.


title: MapReduce

text: La plupart des frameworks implémentant le MapReduce, comme Hadoop, considèrent que le traitement se fait dans un milieu homogène. En réalité, il est très rare qu’un cluster contienne les mêmes machines. Les machines varient selon différents critères basés sur la consommation énergétique : quantité de pâte thermique, vitesse du ventilateur, taille du ventilateur, localisé plus ou moins proche d’une unité de refroidissement, quantité de poussière. Cela implique que des machines vont consommer plus d’énergie que d’autres pour réaliser le même traitement.


title: MapReduce

text: Un framework a donc été conçu pour pouvoir planifier de façon dynamique les tâches en fonction de la consommation individuelle de chaque nœud du cluster.


title: MapReduce

text: Pour pouvoir planifier dynamiquement, il a d’abord fallu élaborer un moyen de connaître la consommation de chaque nœud. Dans cet article, une corrélation a été établie entre la température du CPU et la consommation d’énergie, cette relation présente cependant des imprécisions. En effet, une machine peut consommer une grande quantité d’énergie tout en ayant une température basse si elle se trouve à proximité d’une unité de refroidissement. En général cette corrélation reste correcte.


title: MapReduce

text: Lorsque le Nœud Maître du HDFS a distribué les données, il démarre un thread qui va mesurer la température de chaque nœud. Lorsqu’un nœud a fini son traitement, si sa température est inférieure à la température maximale définie par l’utilisateur, alors une nouvelle tâche est affectée au nœud, sinon le nœud sera mis en attente jusqu’à ce que sa température baisse ou que le traitement soit terminé. Toutefois, lorsque toutes les tâches ont été distribuées, le module de tolérance aux pannes va commencer son travail sans prendre en compte la température. En effet, si tous les nœuds sont en refroidissement, la tâche sera alors bloquée.


title: MapReduce

text: Pour réduire la consommation, deux paramètres vont être mis en place : température maximale d’un nœud et nombre de tâches pour réaliser un traitement. Dans les prochaines évolutions de ce framework, chaque nœud aura sa propre température définie car certains processeurs ont une température plus élevée lors de leur fonctionnement.


title: MapReduce

text: Les mesures ont été réalisées sur l’algorithme WordCount (calcule toutes les itérations de tous les mots d’un document) dans un milieu hétérogène.


title: MapReduce

text: Nous allons étudier les variations des performances en fonction des deux paramètres cités dans le chapitre précédent.


title: MapReduce

text: La limite de température, pour décider si un nœud est capable ou non d’exécuter un traitement, peut limiter les performances. Les tests ont été effectués avec trois températures différentes (80°, 110°, 120°).


title: MapReduce

text: D’après la figure, nous constatons que plus la température maximale est faible, plus le temps d’exécution est important. Si la température maximale est trop proche de la température des CPU au repos, alors très peu de nœuds obtiendront une nouvelle tâche après avoir complété la première. Le problème est que cela pourrait entraîner un blocage de la tâche en cours jusqu’à ce qu’un nœud ait une température inférieure à la limite. En récupérant les informations du cluster dans lequel le framework est déployé, on pourrait éviter un tel risque. L’une des informations les plus importantes serait la température de chaque CPU au repos.


title: MapReduce

text: De plus, on remarque que plus le nombre de tâches par nœud est important et la température maximale est faible, plus le temps d’exécution augmente. Cela est dû au temps de refroidissement des nœuds pour repasser sous la limite.


title: MapReduce

text: Nous constatons la même tendance pour la consommation électrique de chaque nœud. Avec ce framework, si nous choisissons correctement la température maximale, il est possible de faire des économies significatives sur la consommation électrique tout en limitant la baisse de performance.


title: MapReduce

text: La distribution des données dans chaque nœud peut aussi influencer les performances et la consommation du MapReduce. Pour les mesures, nous avons un exemple avec un fichier de 500 MB et un de 1 GB.


title: MapReduce

text: Dans les 2 graphes, nous constatons 2 points d’intersections, le premier arrive lorsque le ratio tâche/nœud est de 1 (cela signifie qu’il y a autant de tâches que de nœuds). Le deuxième arrive lorsque le ratio est de 2. Cela peut s’expliquer par le fait que le temps d’exécution entre le nœud le plus rapide et le nœud le plus lent est inférieur au temps d’exécution de la tâche. Ce qui implique que chaque nœud a reçu deux tâches. Toutefois, lorsque le ratio est de 3, les tâches sont beaucoup plus courtes, ce qui implique que le temps d’exécution entre le nœud le plus rapide et le nœud le plus lent est supérieur au temps d’exécution de la tâche. Dans la suite des travaux sur ce framework, une méthode sera mise en place pour savoir comment répartir les tâches de façon efficace. Nous pouvons remarquer que la température maximale joue encore un rôle très important dans la vitesse d’exécution.


title: MapReduce

text: Pour prouver que la température maximale et la distribution des données influe sur la consommation d’énergie. Des mesures ont été effectuées sur la consommation électrique d’un nœud dans un cluster.


title: MapReduce

text: Nous pouvons voir qu’il y a deux pics de consommation pour le fichier de 2 GB lorsque la température maximale est de 80 °C. Cela arrive lorsque le nœud est replanifié. Quand le nœud n’est pas replanifié et que les tâches deviennent plus courtes, la division des tâches augmente et la consommation électrique diminue.


title: MapReduce

text: Grâce à ce framework, la consommation électrique d’un nœud a diminué de 36 %. Ce framework est encore en cours de développement mais il présente déjà des résultats très intéressants.


title: MapReduce

text: Google a obtenu un brevet sur la fonction MapReduce, mais la validité de ce brevet est contestée.


title: Edmond Leysen

text: Edmond Jan Coleta Leysen, né le à Vorselaar et mort le à Lierre fut un homme politique belge social-chrétien, membre du CVP.


title: Edmond Leysen

text: Leysen fut instituteur, bibliothécaire et enseignant agricole; il fut président du "Gezinsbond" ("Ligue des Familles").


title: Edmond Leysen

text: Il fut élu conseiller communal (1952-58) de Houtvenne; sénateur de l'arrondissement de Malines-Turnhout (1936-1965).


title: Edmond Leysen

text: Il fut créé officier et chevalier de l'ordre de Léopold II; il fut décoré de la Croix des Déportés 1914-1918 et de la Médaille Civique d'Ancienneté de service (1 classe-Or).


title: Mortillery

text: Mortillery est un groupe canadien de thrash metal, originaire d'Edmonton, en Alberta. Le groupe, actuellement signé chez Napalm Records, compte un total de trois albums studio, ainsi qu'un EP.


title: Mortillery

text: Mortillery est formé en octobre 2008 à Edmonton, en Alberta. Il comprend initialement la chanteuse Emily Smits, le guitariste Alex Gutierrez et la bassiste Miranda Gladeau. Ils sont rejoints par Cara McCutchen (chant), et James Guiltner (guitare). En 2010, le groupe publie son premier EP, homonyme.


title: Mortillery

text: En février 2011, ils publient leur premier album, ', au label Horror Pain Gore Death Productions. Possédant une patte artistique et un son très old-school, allant à contrepied de la vague revival thrash, le groupe se fait vite remarquer par le label Napalm Records chez qui il signe en mars 2012. En 2013, ils publient leur deuxième album studio, '. En 2014, Mortillery effectue sa première tournée européenne avec Sepultura, Legion of the Damned et Flotsam and Jetsam.


title: Mortillery

text: Ils annoncent, en mars 2016, une suite à ', intitulée ', le via Napalm Records. La pochette de l'album, qui comprend douze chansons, est réalisée par Todd Knutson.


title: Mortillery

text: Le groupe joue un thrash metal classique, orienté vers les années 1980. Leur style musical est comparable à celui du groupe Nuclear Assault.


title: Chejende

text: Chejende ou l'une de ses graphies peut désigner :


title: Double Exposure

text: Un détective privé est chargé de retrouver une employée disparue avec un important lot de bijoux. Son employeur vient de perdre son épouse qui s'est suicidée, mais l'enquête met en doute les circonstances du décès.


title: Qalandariyya

text: Le Qalandariyyah (en , , , ), est un courant du soufisme. Les personnes faisant partie de cette branche du soufisme sont principalement des derviches soufis. La particularité des Qalandarī — ou Qalandar — est un mode de vie prônant l'ascèse, la débauche voire la provocation mais surtout une extrême liberté. Apparu au , des Qalandar se sont succédé particulièrement dans les pays du grand khorassan ainsi que du sous continent indien.