Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Hadoop est une des technologies les plus influentes dans le domaine du Big Data. Ce framework opensource permet de traiter des volumes massifs de données en distribuant le stockage et l'analyse à travers un cluster de machines. Hadoop est basé sur des concepts développés par Google, notamment le système de fichiers distribué Google File System (GFS) et le modèle de programmation MapReduce.
Hadoop Distributed File System (HDFS) : HDFS est conçu pour stocker des données volumineuses de manière fiable à travers plusieurs machines. Il répartit les données en blocs, chaque bloc étant répliqué sur différents nœuds pour assurer la tolérance aux pannes.
MapReduce : MapReduce est un modèle de programmation qui facilite le traitement parallèle à grande échelle. Il divise les tâches en deux phases, la phase "Map" pour le traitement des données et la phase "Reduce" pour agréger les résultats.
L'écosystème Hadoop comprend une série d'outils complémentaires qui enrichissent et étendent les fonctionnalités de base du framework :
Hive : Un outil de data warehousing permettant d'exécuter des requêtes SQL sur des données stockées dans HDFS. Hive transforme le SQL en tâches MapReduce, abaissant ainsi la courbe d'apprentissage pour les utilisateurs familiers avec SQL.
Pig : Un langage de haut niveau conçu pour faciliter l'écriture de programmes MapReduce. Pig Latin, le langage de Pig, est plus intuitif et permet de traiter des tâches complexes avec moins de code.
HBase : Une base de données NoSQL distribuée qui fonctionne audessus de HDFS et permet un accès en temps réel aux grandes quantités de données.
Sqoop : Un outil utilisé pour transférer des données entre Hadoop et des bases de données relationnelles. Sqoop simplifie la tâche d'importation et d'exportation des données.
Flume : Un service pour collecter, agréger et déplacer de grandes quantités de données de manière efficace vers HDFS.
YARN (Yet Another Resource Negotiator) : YARN est un framework pour la gestion des ressources et l'ordonnancement des tâches dans un cluster Hadoop. Il permet une utilisation plus efficace des ressources du cluster.
Hadoop offre plusieurs avantages critiques:
Hadoop et son écosystème forment une base solide pour diverses applications de Big Data, permettant aux entreprises de gérer et de tirer des insights de vastes quantités de données rapidement et efficacement. Cette technologie continue d’évoluer, intégrant de nouvelles fonctionnalités et outils pour répondre aux besoins en constante mutation des utilisateurs de Big Data.
Hadoop, HDFS, MapReduce, Écosystème Hadoop, Scalabilité