Le monde est en train de s’abandonner à une ère où des données massives doivent être gérées et fournies avec précision. Pour cela, il existe un outil incroyablement puissant, le Framework Open Source Hadoop qui permet aux entreprises d’effectuer non seulement du stockage sûr et fiable, mais également des tâches complexes telles que le traitement des données. Dans cette publication, nous explorerons l’écosystème Hadoop couvrant la HDFS, Apache Hive, Pig et MapReduce – pouvant offrir de multiples avantages pour les organisations qui souhaitent exploiter les avantages de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. De plus, nous examinerons comment la technologie peut contribuer à accroître l’efficacité opérationnelle et à améliorer le volume et la qualité des requêtes sur les sources de données.
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Stockage et gestion des Big Data avec Hadoop
Hadoop est un framework open source pour le stockage et le traitement de big data. Il s’agit d’un écosystème d’outils basé sur Java qui permet aux entreprises de stocker, gérer et analyser des données volumineuses provenant de multiples sources.
Cela comprend le traitement par lots (Batch Processing), la recherche en temps réel (Real-Time Search) et l’analytique prédictive (Predictive Analytics).
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Introduction à Hadoop et son écosystème
L’écosystème Hadoop est composé de plusieurs outils clés qui fonctionnent ensemble afin que les entreprises puissent stocker, gérer et analyser facilement des données volumineuses. Ces outils sont :
- Apache HDFS (Hadoop Distributed File System)
- Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) pour l’ordonnancement des tâches
- Apache MapReduce pour le traitement batch
- Apache Pig pour la manipulation et l’analyse des données
- Apache Hive pour le stockage structuré des données
- Apache Spark pour le traitement des flux de données en temps réel
- Apache HBase pour la mise en cache des données
- Apache Oozie pour le workflow
Fonctionnement du stockage de données dans Hadoop
Le système de fichiers HDFS utilise un modèle hiérarchique basé sur un arbre pour organiser les données stockées sur un serveur Hadoop. Les fichiers sont divisés en blocs qui peuvent être stockés sur différents nœuds du cluster.
Lorsqu’une requête est faite sur une certaine partie de la base de données, HDFS transmet seulement les blocs nécessaires au lieu du fichier complet.
Comparaison entre Hadoop et les bases de données traditionnelles
Les avantages principaux offerts par Hadoop par rapport aux bases de données traditionnelles sont l’évolutivité et la scalabilité. Contrairement aux bases de données traditionnelles, qui sont limitées par la capacité du serveur sur lequel elles sont exécutées et ne peuvent pas gérer efficacement des volumes de données volumineux, Hadoop est conçu pour être évolutif et capable d’exécuter des tâches sur plusieurs nœuds à la fois.
Traitement des données massives avec Hadoop
Présentation du modèle de programmation MapReduce
Le modèle MapReduce est un modèle de programmation open source développé par Google en 2004 pour traiter facilement des grands volumes de données. Il permet aux utilisateurs de transformer les données sous une forme utilisable avant d’être stockée dans HDFS.
Le modèle se compose de trois étapes : Mapper, Shuffler et Reducer. En premier lieu, le mapper lit les données brutes à partir d’HDFS et applique une logique personnalisée pour produire un jeu de résultats intermédiaires. Ensuite, le Shuffler réorganise ces résultats intermédiaires afin que chaque Reducer puisse traiter une fraction distincte du travail total. Enfin, le Reducer prend les résultats intermédiaires et les combine en un set final de résultats.
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