L'émergence des applications de bases de données dans les domaines tels que le data warehousing, le data mining et l'aide à la décision qui font généralement appel à de très grands volumes de données rend la parallélisation des algorithmes des jointures nécessaire pour avoir un temps de réponse acceptable. Une accélération linéaire est l'objectif principal des algorithmes parallèles, cependant dans les applications réelles, elle est difficilement atteignable : ceci est dû généralement d'une part aux coûts de communications inhérents aux systèmes multi-processeur et d'autre part au déséquilibre des charges des différents processeurs. En plus, dans un environnement hétérogène multi-utilisateur, la charge des différents processeurs peut varier de manière dynamique et imprévisible. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons au traitement de la jointure et de la multi-jointure sur les architectures distribuées hétérogènes, les grilles de calcul et les systèmes de fichiers distribués. Nous avons proposé une variété d'algorithmes, basés sur l'utilisation des histogrammes distribués, pour traiter de manière efficace le déséquilibre des données, tout en garantissant un équilibrage presque parfait de la charge des différents processeurs même dans un environnement hétérogène et multi-utilisateur. Ces algorithmes sont basés sur une approche dynamique de redistribution des données permettant de réduire les coûts de communication à un minimum tout en traitant de manière très efficace le problème de déséquilibre des valeurs de l'attribut de jointure. L'analyse de complexité de nos algorithmes et les résultats expérimentaux obtenus montrent que ces algorithmes possèdent une accélération presque linéaire.

L'évolution rapide des réseaux, des stations de travail, des gros calculateurs sans oublier les ordinateurs personnels, donne naissance à de nouvelles alternatives architecturales pour les traitements parallèles et distribués. Les Grappes, les grilles de calcul et plus récemment le calcul en nuages (Cloud Computing) répondent aux besoins en calcul sans cesse croissants, grâce à des nouveaux paradigmes et concepts logiciels et systèmes basés sur la programmation distribuée. Les principales caractéristiques des applications développées dans ce cadre sont d'être hétérogènes, irrégulières et imprévisibles. Pour permettre une exécution efficace des applications réparties en Java, nous proposons un environnement de programmation et un environnement d'exécution (ADAJ : Adaptative Distributed Applications in Java) qui optimise le placement dynamique des objets de l'application sur les grappes et les grilles d'ordinateurs. Cette répartition s'appuie sur de nouveaux mécanismes d'observation de l'activité des objets et des relations entre eux. Le gain de cette distribution flexible et adaptative des objets se traduit par une meilleure efficacité de l'exécution et la possibilité d'utiliser au mieux la puissance des différents calculateurs, tout en minimisant les coûts de communication et les surcoûts liés au contrôle de l'application. Munie de ces mécanismes, la plate-forme logicielle ADAJ assure une répartition adaptative et automatique des éléments de l'application sur la plateforme d'exécution, répondant de cette façon, aux évolutions du calcul et aux modifications de la disponibilité des ressources. Ce fonctionnement est basé sur un procédé de vol de cycle et permet de contrôler la granularité du traitement. Le programmeur n'a plus en principe, à s'en préoccuper. Les mécanismes ont été implémentés pour diverses plateformes et technologies. Dans un premier temps, ils ont été conçus pour fonctionner sur des grappes de stations de travail. Nous avons ensuite fait évoluer les solutions adoptées pour fonctionner sur des réseaux plus vastes (passage à l'échelle). En particulier, nous avons introduit un framework basé sur des composants logiciels, qui aide le concepteur à bâtir des applications pour grilles d'ordinateurs. Puis, ces travaux ont été étendus, de sorte que la plateforme ADAJ est aujourd'hui, un intergiciel à part entière. Elle est basée sur des web services et son système d'information, sur des systèmes à agents. Les mécanismes d'ADAJ peuvent maintenant gérer des plateformes d'exécution de type grille composées, à priori de milliers de machines. Nous avons finalement testé cette approche pour des problèmes de fouille de données à l'aide d'algorithmes distribués, spécifiquement développés. De cette façon nous avons répondu à la problématique actuelle concernant la mise en oeuvre et l'exploitation d'architecture de grille par des systèmes de type SOKU (Service Oriented Knowledge Utilities). Pour conclure, nous montrons comment nos travaux pourraient être utilisés dans l'environnement des systèmes-sur-puce de nouvelle génération.