Qu’est-ce que Hadoop ?

L’évolution des « big data » a engendré de nouveaux défis qui nécessitaient de nouvelles solutions. Comme jamais auparavant dans l’histoire, les serveurs doivent traiter, trier et stocker de vastes quantités de données en temps réel.

Ce défi a conduit à l’émergence de nouvelles plateformes, telles qu’Apache Hadoop, qui peuvent traiter facilement de grands ensembles de données.

Dans cet article, vous apprendrez ce qu’est Hadoop, quels sont ses principaux composants, et comment Apache Hadoop aide à traiter de grandes quantités de données.

La bibliothèque logicielle Apache Hadoop est un cadre à code source ouvert qui vous permet de gérer et de traiter efficacement des données volumineuses dans un environnement informatique distribué.

Apache Hadoop se compose de quatre modules principaux :

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Les données résident dans le système de fichiers distribués de Hadoop, qui est similaire à celui d’un système de fichiers local sur un ordinateur typique. Le système HDFS offre un meilleur débit de données par rapport aux systèmes de fichiers traditionnels.

En outre, le HDFS offre une excellente extensibilité. Vous pouvez passer d’une seule machine à des milliers avec facilité et sur du matériel courant.

Encore un autre négociateur de ressources (YARN)

YARN facilite les tâches planifiées, la gestion globale et la surveillance des nœuds de clusters et autres ressources.

MapReduce

Le module MapReduce de Hadoop aide les programmes à effectuer des calculs de données parallèles. La tâche Map de MapReduce convertit les données d’entrée en paires de valeurs clés. Les tâches de réduction consomment les données d’entrée, les agrégent et produisent le résultat.

Hadoop Common
Hadoop Common utilise des bibliothèques Java standard dans chaque module.

Pour apprendre comment les composants de Hadoop interagissent entre eux, lisez notre article qui explique l’architecture Apache Hadoop.

Pourquoi Hadoop a-t-il été développé ?

Le World Wide Web a connu une croissance exponentielle au cours de la dernière décennie, et il se compose aujourd’hui de milliards de pages. La recherche d’informations en ligne est devenue difficile en raison de sa quantité importante. Ces données sont devenues de grosses données, et elles se composent de deux problèmes principaux :

• La difficulté de stocker toutes ces données de manière efficace et facile à retrouver
• Difficulté de traitement des données stockées
• Les composantes essentielles de Hadoop.

Les développeurs ont travaillé sur de nombreux projets open-source afin de renvoyer les résultats de recherche sur le web plus rapidement et plus efficacement en s’attaquant aux problèmes mentionnés ci-dessus. Leur solution consistait à répartir les données et les calculs sur une grappe de serveurs pour obtenir un traitement simultané.

Finalement, Hadoop est devenu une solution à ces problèmes et a apporté de nombreux autres avantages, notamment la réduction du coût de déploiement des serveurs.

Comment fonctionne le traitement des Big Data de Hadoop ?

Avec Hadoop, nous utilisons la capacité de stockage et de traitement des grappes et mettons en œuvre un traitement distribué pour les grosses données. Hadoop fournit essentiellement une base sur laquelle vous pouvez construire d’autres applications pour traiter de grandes données.

Une représentation visuelle des principales couches logicielles de Hadoop.
Les applications qui collectent des données dans différents formats les stockent dans la grappe de Hadoop via l’API de Hadoop, qui se connecte au NameNode. Le NameNode capture la structure du répertoire de fichiers et le placement des « morceaux » pour chaque fichier créé. Hadoop réplique ces morceaux dans les DataNodes pour un traitement parallèle.

MapReduce effectue l’interrogation des données. Il cartographie tous les DataNodes et réduit les tâches liées aux données dans HDFS. Le nom « MapReduce » décrit lui-même ce qu’il fait. Les tâches de mappage s’exécutent sur chaque nœud pour les fichiers d’entrée fournis, tandis que les réducteurs s’exécutent pour lier les données et organiser la sortie finale.

Les outils Hadoop Big Data

L’écosystème de Hadoop supporte une variété de gros outils de données open-source. Ces outils complètent les composants de base de Hadoop et améliorent sa capacité à traiter des données volumineuses.

Les outils de traitement de données volumineuses les plus utiles sont les suivants :

• Apache Hive
  • Apache Hive est un entrepôt de données pour le traitement de grands ensembles de données stockées dans le système de fichiers de Hadoop.
• Apache Zookeeper
  • Apache Zookeeper automatise les basculements et réduit l’impact d’un NameNode défaillant.
• Base HBase d’Apache
  • Apache HBase est une base de données non relationnelle open-source pour Hadoop.
• Apache Flume
  • Apache Flume est un service distribué pour la diffusion en continu de grandes quantités de données de journal.
• Apache Sqoop
  • Apache Sqoop est un outil en ligne de commande pour la migration des données entre Hadoop et les bases de données relationnelles.
• Apache Pig
  • Apache Pig est la plate-forme de développement d’Apache pour le développement d’emplois qui fonctionnent sur
  • Hadoop. La langue du logiciel utilisée est le latin Pig.
• Apache Oozie
  • Apache Oozie est un système de planification qui facilite la gestion des emplois Hadoop.
• Apache HCatalog
  • Apache HCatalog est un outil de stockage et de gestion de tableaux permettant de trier les données provenant de différents outils de traitement des données.

Une liste d’outils qui font partie de l’écosystème Hadoop.

Si vous êtes intéressé par Hadoop, vous pouvez également être intéressé par Apache Spark. Découvrez les différences entre Hadoop et Spark et leurs cas d’utilisation individuels.

Avantages de Hadoop
Hadoop est une solution robuste pour le traitement de données volumineuses et constitue un outil essentiel pour les entreprises qui traitent des données volumineuses.

Les principales caractéristiques et avantages de Hadoop sont détaillés ci-dessous :

• Stockage et traitement plus rapide de grandes quantités de données
  La quantité de données à stocker a augmenté de façon spectaculaire avec l’arrivée des médias sociaux et de l’Internet des objets (IoT). Le stockage et le traitement de ces ensembles de données sont essentiels pour les entreprises qui les possèdent.
• Flexibilité
  La flexibilité qu’il vous permet, permet de sauvegarder des types de données non structurées comme du texte, des symboles, des images et des vidéos. Dans les bases de données relationnelles traditionnelles comme les SGBDR, vous devrez traiter les données avant de les stocker. Cependant, avec Hadoop, le prétraitement des données n’est pas nécessaire car vous pouvez stocker les données telles quelles et décider de la manière de les traiter ultérieurement. En d’autres termes, il se comporte comme une base de données NoSQL.
• Puissance de traitement
  Hadoop traite les grandes données par le biais d’un modèle de calcul distribué. Son utilisation efficace de la puissance de traitement le rend à la fois rapide et efficace.
• Un coût réduit
  De nombreuses équipes ont abandonné leurs projets avant l’arrivée de cadres comme Hadoop, en raison des coûts élevés qu’elles ont encourus. Hadoop est un framework open-source, son utilisation est gratuite et il utilise du matériel bon marché pour stocker les données.
• Évolutivité
  Hadoop vous permet de faire évoluer rapidement votre système sans trop d’administration, en modifiant simplement le nombre de nœuds d’une grappe.
• Tolérance aux pannes
  L’un des nombreux avantages de l’utilisation d’un modèle de données distribué est sa capacité à tolérer les défaillances. Il ne dépend pas du matériel pour maintenir la disponibilité. Si un dispositif tombe en panne, le système redirige automatiquement la tâche vers un autre dispositif. La tolérance aux défaillances est possible car les données redondantes sont maintenues en sauvegardant plusieurs copies de données dans le cluster. En d’autres termes, la haute disponibilité est maintenue au niveau de la couche logicielle.

Les trois principaux cas d’utilisation

Le traitement des grandes données
Nous recommandons Hadoop pour de grandes quantités de données, généralement de l’ordre du pétaoctet ou plus. Il est mieux adapté pour les quantités massives de données qui nécessitent une énorme puissance de traitement. Il n’est peut-être pas la meilleure option pour une organisation qui traite de petites quantités de données de l’ordre de plusieurs centaines de gigaoctets.

Stockage d’un ensemble diversifié de données
L’un des nombreux avantages de l’utilisation de Hadoop est qu’il est flexible et prend en charge différents types de données. Que les données soient constituées de texte, d’images ou de données vidéo, Hadoop peut les stocker efficacement. Les organisations peuvent choisir la manière dont elles traitent les données en fonction de leurs besoins. Hadoop a les caractéristiques d’un lac de données car il offre une certaine flexibilité sur les données stockées.

Traitement parallèle des données
L’algorithme MapReduce utilisé dans Hadoop orchestre le traitement parallèle des données stockées, ce qui signifie que vous pouvez exécuter plusieurs tâches simultanément. Cependant, les opérations conjointes ne sont pas autorisées car elles confondent la méthodologie standard de Hadoop. Il intègre le parallélisme tant que les données sont indépendantes les unes des autres.

À quoi sert Hadoop dans le monde réel

Des entreprises du monde entier utilisent les grands systèmes de traitement des données de Hadoop. Quelques-unes des nombreuses utilisations pratiques de Hadoop sont énumérées ci-dessous :

Comprendre les besoins des clients

Aujourd’hui, il s’est révélé très utile pour comprendre les exigences des clients. Les grandes entreprises du secteur financier et des médias sociaux utilisent cette technologie pour comprendre les besoins des clients en analysant les grandes données concernant leur activité.

Les entreprises utilisent ces données pour fournir des offres personnalisées à leurs clients. Vous en avez peut-être fait l’expérience à travers les publicités diffusées sur les médias sociaux et les sites de commerce électronique en fonction de nos intérêts et de notre activité sur Internet.

Optimiser les processus commerciaux

Hadoop aide à optimiser les performances des entreprises en analysant mieux les données relatives aux transactions et aux clients. L’analyse des tendances et l’analyse prédictive peuvent aider les entreprises à personnaliser leurs produits et leurs stocks afin d’augmenter leurs ventes. Une telle analyse facilitera une meilleure prise de décision et conduira à des bénéfices plus élevés.En outre, les entreprises utilisent Hadoop pour améliorer leur environnement de travail en surveillant le comportement des employés par la collecte de données concernant leurs interactions mutuelles.

Améliorer les services de santé

Les institutions du secteur médical peuvent utiliser Hadoop pour surveiller la grande quantité de données concernant les problèmes de santé et les résultats des traitements médicaux. Les chercheurs peuvent analyser ces données pour identifier les problèmes de santé, prévoir les médicaments et décider des plans de traitement. Ces améliorations permettront aux pays d’améliorer rapidement leurs services de santé.

Les échanges financiers

Il possède un algorithme sophistiqué pour analyser les données du marché avec des paramètres prédéfinis afin d’identifier les opportunités commerciales et les tendances saisonnières. Les sociétés financières peuvent automatiser la plupart de ces opérations grâce aux capacités robustes de Hadoop.

Utiliser Hadoop pour l’IoT

Les dispositifs IoT dépendent de la disponibilité des données pour fonctionner efficacement. Les fabricants et les inventeurs utilisent Hadoop comme entrepôt de données pour des milliards de transactions. Comme l’IoT est un concept de flux de données, Hadoop est une solution adaptée et pratique pour gérer les vastes quantités de données qu’il englobe.
Hadoop est mis à jour en permanence, ce qui nous permet d’améliorer les instructions utilisées avec les plateformes IoT.
Parmi les autres utilisations pratiques de Hadoop, on peut citer l’amélioration des performances des appareils, l’amélioration de la quantification et de l’optimisation des performances personnelles, l’amélioration des sports et de la recherche scientifique.

Quels sont les défis liés à l’utilisation de Hadoop ?

Chaque application présente à la fois des avantages et des défis. Hadoop présente également plusieurs défis :

• L’algorithme MapReduce n’est pas toujours la solution
• L’algorithme MapReduce ne prend pas en charge tous les scénarios. Il convient aux demandes d’information simples et aux questions qui sont regroupées en unités indépendantes, mais pas aux tâches itératives.
• MapReduce est inefficace pour le calcul analytique avancé car les algorithmes itératifs nécessitent une intercommunication intensive, et il crée de multiples fichiers dans la phase MapReduce.
• Une gestion des données entièrement développée

Hadoop ne fournit pas d’outils complets pour la gestion des données, les métadonnées et la gouvernance des données. En outre, il ne dispose pas des outils nécessaires à la normalisation des données et à la détermination de leur qualité.

Manque de talents

En raison de la forte courbe d’apprentissage de Hadoop, il peut être difficile de trouver des programmeurs débutants ayant des compétences en Java suffisantes pour être productifs avec MapReduce. Cette intensité est la principale raison pour laquelle les fournisseurs sont intéressés à mettre la technologie des bases de données relationnelles (SQL) au-dessus de Hadoop, car il est beaucoup plus facile de trouver des programmeurs ayant de solides connaissances en SQL que des compétences en MapReduce.
L’administration  est à la fois un art et une science, qui requiert une connaissance de bas niveau des systèmes d’exploitation, du matériel et des paramètres du noyau.
Sécurité des données
Le protocole d’authentification Kerberos est un pas important vers la sécurisation des environnements. La sécurité des données est essentielle pour protéger les gros systèmes de données contre les problèmes de sécurité des données fragmentées.
Apache Hadoop est un logiciel à code source ouvert ou open source

Conclusion sur Hadoop

Hadoop est très efficace dans le traitement des grandes données lorsqu’il est mis en œuvre avec les mesures nécessaires pour surmonter ses difficultés. Il s’agit d’un outil polyvalent pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données.

L’un de ses principaux avantages est qu’il peut fonctionner sur n’importe quel matériel et qu’un cluster Hadoop peut être réparti sur des milliers de serveurs. Cette flexibilité est particulièrement importante dans les environnements de type infrastructure-code.