Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Hadoop est une technologie clé dans le monde du Big Data. Il se compose principalement de deux soussystèmes : Hadoop Distributed File System (HDFS) et MapReduce. L’HDFS est responsable du stockage distribué et de la gestion des données à grande échelle. Les données sont divisées en blocs et réparties sur plusieurs nœuds, ce qui assure la fiabilité et la tolérance aux pannes. MapReduce, de son côté, est un modèle de programmation qui permet de traiter et d'analyser les données massives en parallèle sur les nœuds du cluster.
L'architecture de Hadoop repose sur un cluster de serveurs, chacun jouant un rôle spécifique :
Hadoop permet le stockage et le traitement de volumes de données extrêmement vastes de manière efficace et échelonnable, ce qui en fait un outil essentiel pour les professionnels du Big Data.
Spark est une autre technologie cruciale pour le Big Data, souvent utilisée en complément de Hadoop. Spark se distingue par sa capacité à traiter les données en mémoire, ce qui le rend jusqu’à 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour certaines tâches. Il dispose de composants variés pour couvrir diverses formes de traitement de données :
Spark peut s’intégrer facilement avec HDFS, HBase, Cassandra, et d’autres sources de données. Il supporte plusieurs langages de programmation, tels que Scala, Python, R, et Java.
Grâce à sa vitesse et à sa flexibilité, Spark est souvent préféré pour les applications exigeant des performances élevées et une analyse en temps réel. De plus, son écosystème intégré assure une grande polyvalence, permettant de traiter des données structurées, semistructurées et non structurées.