Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 17
Rubrique: Ingénieur IA
Hadoop est un framework opensource développé par l'Apache Software Foundation qui permet le traitement et le stockage de grandes quantités de données. Il a été conçu pour répondre à la nécessité de traiter des ensembles de données massifs, particulièrement dans un contexte de Big Data. L'architecture distribuée de Hadoop permet à des milliers de machines de travailler ensemble pour analyser et stocker des données de manière efficace. Cette capacité distribuée permet également une tolérance aux pannes, une caractéristique cruciale pour gérer les interruptions potentielles.
HDFS est conçu pour stocker de très grandes quantités de données à travers plusieurs machines en distribuant des morceaux de données sur plusieurs nœuds dans un cluster. Cette architecture permet de lire et écrire des volumes massifs de données plus rapidement qu'avec des systèmes de fichiers traditionnels.
MapReduce est le modèle de programmation utilisé par Hadoop pour le traitement de données. Il divise une tâche en soustâches plus petites et les distribue à différents nœuds pour traitement parallèle. Les résultats sont ensuite agrégés pour fournir une réponse collective.
YARN est le gestionnaire de ressources de Hadoop. Il alloue dynamiquement des ressources à diverses applications en fonction de leurs besoins, ce qui optimise l'utilisation des ressources au sein du cluster.
L'installation de Hadoop peut sembler intimidante, mais le processus est bien documenté. D'abord, il faut télécharger les binaires depuis le site officiel d'Apache Hadoop. Ensuite, des configurations spécifiques doivent être définies, telles que le formatage du HDFS et le démarrage des démons (NameNode, DataNode, ResourceManager, etc.). Il est essentiel de vérifier que chaque nœud du cluster est correctement configuré pour assurer une communication optimale. Des scripts d'initialisation et des configurations de nœuds sont souvent utilisés pour automatiser cette tâche compliquée.