Qu’est-ce qu’Hadoop ?
Le développement du « big data » a fait apparaître de nouveaux problèmes qui nécessitent de nouvelles approches. D’une manière encore jamais vue dans l’histoire de l’informatique, les serveurs doivent trier, traiter et stocker d’énormes quantités de données en temps réel.
Cela a donné lieu à la création de plates-formes comme Apache Hadoop, qui peuvent traiter efficacement des ensembles de données massives.
Dans ce billet, vous découvrirez les bases de ce qu’est Hadoop, ses principaux composants et la manière dont Apache Hadoop aide à traiter de grandes quantités de données.
La bibliothèque logicielle Apache Hadoop est un cadre open source qui permet aux utilisateurs de gérer et de traiter efficacement de grandes données dans le contexte de l’informatique distribuée.
Apache Hadoop est composé de quatre modules principaux :
Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS)
Les données sont stockées dans le système de fichiers distribué qui est similaire au système de fichiers local de l’ordinateur typique. HDFS offre un meilleur débit de données que les systèmes de fichiers conventionnels.
En outre, HDFS offre une excellente évolutivité. Vous pouvez passer d’une seule machine à des milliers d’unités avec facilité, le tout sur du matériel standard.
Un autre négociateur de ressources (YARN)
YARN facilite les tâches planifiées ainsi que la surveillance et la gestion des nœuds de cluster et d’autres ressources.
MapReduce
Le module MapReduce d’Hadoop permet aux programmes d’effectuer des calculs parallèles de données. La tâche MapReduce de MapReduce convertit les données d’entrée en paires clé-valeur. Les tâches Reduce consomment les données d’entrée, les agrègent et génèrent le produit final.
Hadoop Common
Hadoop Common utilise des bibliothèques Java communes dans chaque module.
Pour comprendre comment les composants d’Hadoop fonctionnent les uns avec les autres, lisez notre article qui explique l’architecture d’Apache Hadoop.
Quelle est la raison de la création d’Hadoop ?
Le World Wide Web s’est développé de manière exponentielle au cours de la dernière décennie, et comprend désormais des millions de pages. Il est désormais difficile de trouver des informations en ligne en raison de leur quantité massive. Ces données, devenues énormes, posent deux problèmes majeurs :
- Le problème du stockage de ces informations de manière efficace et accessible.
- Le problème du traitement des données stockées
- Les éléments clés d’Hadoop.
Les développeurs ont été impliqués dans de nombreux projets open-source qui renvoient les résultats des recherches sur Internet plus rapidement et plus efficacement en résolvant les problèmes mentionnés ci-dessus. La solution qu’ils ont trouvée consistait à répartir le calcul et les données sur un ensemble de serveurs pour permettre un traitement simultané.
Au final, Hadoop est devenu une solution à ces problèmes et a également apporté de nombreux autres avantages, comme la réduction des coûts d’installation des serveurs.
Comment fonctionne le traitement des Big Data d’Hadoop ?
Avec Hadoop, nous utilisons la capacité de traitement et de stockage des clusters pour mettre en œuvre un traitement distribué des données volumineuses. Hadoop est essentiellement une plateforme sur laquelle vous pouvez créer d’autres applications pour traiter des données volumineuses.
Représentation visuelle des principales couches logicielles qui composent Hadoop.
Une application qui stocke des données dans divers formats les enregistre dans le cluster Hadoop par le biais de l’API Hadoop, qui se connecte au NameNode. Le NameNode enregistre la structure des répertoires et la position des « chunks » pour chaque fichier créé. Hadoop copie ces chunks vers les DataNodes pour un traitement en parallèle.
MapReduce est un moteur de requête de données. C’est un outil de mappage pour tous les DataNodes et il effectue des tâches liées aux données dans HDFS. Le terme « MapReduce » décrit la tâche qu’il exécute. Les tâches de mappage sont exécutées sur chaque nœud pour traiter les fichiers d’entrée fournis tandis que les réducteurs s’exécutent pour connecter les données et organiser la sortie.
Outils de Big Data Hadoop
L’écosystème Hadoop fournit une variété d’outils Big Data open-source. Ils complètent les principaux composants d’Hadoop et améliorent sa capacité à traiter de grandes données.
Les outils de traitement de grandes données les plus efficaces sont :
- Apache Hive
- Apache Hive est un entrepôt de données qui peut traiter des ensembles de données massives qui sont stockés dans le système de fichiers Hadoop.
- Apache Zookeeper
- Apache Zookeeper automatise les basculements et réduit l’impact d’un NameNode défaillant.
- Apache HBase
- Apache HBase est une base de données open source non relationnelle et non relationnelle pour Hadoop.
- Apache Flume
- Apache Flume est un service distribué qui permet le streaming de quantités massives de fichiers journaux.
- Apache Sqoop
- Apache Sqoop est une application pour ligne de commande qui est utilisée pour le transfert d’informations vers Hadoop et les bases de données relationnelles.
- Apache Pig
- Apache Pig est la plateforme de développement d’Apache pour développer des jobs fonctionnant sur
- Hadoop. Le langage utilisé par le logiciel est le Pig Latin.
- Apache Oozie
- Apache Oozie est un système d’ordonnancement qui aide à l’administration des tâches Hadoop.
- Apache HCatalog
- Apache HCatalog est un outil de stockage et de gestion de tables utilisé pour trier les données provenant de divers outils pour le traitement des données.
La liste ci-dessous comprend les outils qui font partie de l’écosystème Hadoop.
Si vous êtes intéressé par Hadoop, il est possible que vous soyez intéressé par Apache Spark. Découvrez les distinctions entre Hadoop et Spark et leurs applications spécifiques.
Avantages d’Hadoop
Hadoop est une solution puissante pour le traitement des big data et constitue un outil essentiel pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données.
Les principaux avantages et caractéristiques d’Hadoop sont présentés ci-dessous :
- Stockage et traitement plus efficaces d’énormes quantités de données
Le volume de données à stocker a considérablement augmenté avec l’avènement des médias sociaux , ainsi que de l’Internet des objets (IoT). Le stockage et le traitement de ces ensembles de données sont cruciaux pour les entreprises qui les contrôlent. - Flexibilité
La flexibilité qu’elle offre vous permet de stocker des types de données non structurées comme du texte, des symboles, des images et des vidéos. Lorsque vous utilisez des bases de données relationnelles traditionnelles, comme les SGBDR, vous devez effectuer un certain traitement avant le stockage. Cependant, avec le traitement des données Hadoop, le prétraitement des données n’est pas nécessaire puisque vous pouvez simplement stocker les données telles quelles et décider de ce que vous voulez en faire plus tard. En d’autres termes, il fonctionne comme une base de données NoSQL. - Puissance de traitement
Hadoop traite les données volumineuses à l’aide d’un algorithme de calcul distribué. Grâce à sa puissance de traitement, il est efficace et rapide. - Coûts réduits
De nombreuses équipes ont abandonné leurs projets avant l’avènement de frameworks tels qu’Hadoop en raison des coûts élevés auxquels elles étaient confrontées. Hadoop est un framework open source accessible gratuitement, qui utilise du matériel peu coûteux pour stocker les données. - Évolutivité
Hadoop vous permet d’augmenter rapidement la taille de votre système sans beaucoup d’administration, en augmentant simplement le nombre de serveurs au sein du cluster. - Tolérance aux pannes
L’un des avantages d’un modèle distribué de données est sa capacité à gérer les pannes. Il ne dépend pas du matériel pour assurer la disponibilité. Si un équipement tombe en panne, le système réachemine automatiquement la tâche vers un autre appareil. La possibilité de tolérance aux pannes réside dans le fait que les données redondantes sont conservées par des sauvegardes de copies multiples des données au sein du cluster. En d’autres termes, la haute disponibilité est garantie par la couche logicielle.
Les trois principaux cas d’utilisation
Traitement des données volumineuses
Nous suggérons Hadoop pour les grandes quantités de données, généralement de l’ordre du pétaoctet ou plus. C’est le meilleur choix pour les grandes quantités de données qui nécessitent une énorme puissance de traitement. Ce n’est peut-être pas le choix idéal pour une organisation qui traite de minuscules quantités de données de l’ordre de quelques centaines de gigaoctets.
Stockage d’une gamme de données
L’un des avantages de l’utilisation d’Hadoop est sa flexibilité et sa capacité à accueillir différents types de données. Que les données soient du texte, des images ou des données vidéo, Hadoop peut les stocker efficacement. Les entreprises peuvent décider de la manière dont elles traitent les données en fonction de leurs besoins. Hadoop est similaire à un lac de données car il est flexible en ce qui concerne les données qui sont stockées.
Traitement parallèle des données
L’algorithme MapReduce utilisé dans Hadoop orchestre le traitement des données stockées en parallèle. Cela signifie que vous pouvez exécuter plusieurs tâches à la fois. Cependant, les opérations conjointes ne sont pas autorisées car elles entrent en conflit avec la méthode standard d’Hadoop. Il autorise la parallélisation tant que les données sont séparées les unes des autres.
A quoi sert Hadoop dans le monde réel ?
Les entreprises du monde entier utilisent les énormes systèmes de traitement des données d’Hadoop. Quelques-unes des nombreuses applications qui peuvent être faites d’Hadoop sont énumérées ci-dessous :
Comprendre les besoins des clients
Il a été prouvé qu’il était extrêmement utile pour comprendre les besoins des clients. De grandes entreprises dans les domaines de la finance et des médias sociaux utilisent cette technologie pour comprendre les besoins des clients en analysant de grandes quantités de données sur leurs activités.
Les entreprises se servent de ces données pour proposer des promotions personnalisées à leurs clients. Vous l’avez peut-être rencontré par le biais de publicités sur les médias sociaux et sur les sites de commerce électronique en réponse à nos intérêts ainsi qu’à notre activité en ligne. Internet.
Optimiser les processus métier
Hadoop peut aider à optimiser les performances des entreprises en comprenant mieux les données des clients et des transactions. L’analyse prédictive et l’analyse des tendances peuvent aider les entreprises à ajuster leurs stocks et leurs produits pour stimuler les ventes. En outre, les entreprises utilisent Hadoop pour améliorer leur environnement de travail en surveillant le comportement des employés et en recueillant des données sur leurs interactions.
Améliorer les services de santé
Les institutions médicales sont en mesure d’utiliser Hadoop pour garder une trace de la grande quantité de problèmes et de résultats médicaux. Les chercheurs peuvent utiliser ces informations pour trouver des problèmes de santé et prédire les effets des médicaments, avant de décider des stratégies de traitement. Ces améliorations aideront les pays à améliorer rapidement leurs services de santé.
Échanges financiers
Ce système utilise un algorithme avancé pour analyser les données du marché à l’aide de paramètres prédéfinis afin de trouver les meilleures options commerciales et les tendances saisonnières. Les institutions financières peuvent automatiser la majorité de ces tâches en utilisant les capacités robustes d’Hadoop.
Utilisation d’Hadoop pour soutenir l’IdO
Les dispositifs IoT reposent sur la disponibilité des données afin de fonctionner efficacement. Les innovateurs et les fabricants utilisent Hadoop comme entrepôt de données pour stocker des millions de transactions. L’IoT étant un concept de flux de données, Hadoop est une méthode adaptée et pratique pour gérer les quantités massives de données qu’il encapsule.
Hadoop est mis à jour en permanence, ce qui nous permet d’améliorer l’instruction qui est utilisée par les plateformes IoT.
Parmi les autres utilisations d’Hadoop, citons l’amélioration des performances des appareils, l’amélioration de la mesure des performances et des performances personnelles, ainsi que l’amélioration de la recherche sportive et scientifique.
Quels sont les problèmes liés à l’utilisation d’Hadoop ?
Chaque application présente des avantages et des inconvénients. Hadoop a également son propre ensemble de problèmes :
- L’algorithme MapReduce n’est pas toujours la meilleure solution.
- L’algorithme MapReduce ne convient pas à tous les scénarios. Il convient aux requêtes simples et aux informations qui peuvent être organisées en unités distinctes, mais il ne convient pas aux tâches qui nécessitent une itération.
- MapReduce ne convient pas pour exécuter des analyses avancées, car les algorithmes itératifs nécessitent beaucoup d’intercommunication. Il crée également plusieurs fichiers pendant la phase MapReduce.
- Gestion des données entièrement développée et normalisée
Hadoop n’est pas en mesure de fournir la suite complète d’outils pour la gestion des métadonnées, la gouvernance des données et la gestion des données. En outre, il manque d’outils pour normaliser les données ainsi que pour en évaluer la qualité.
Insuffisance de talents
Compte tenu de la courbe d’apprentissage associée à Hadoop et à MapReduce, il est difficile de trouver des développeurs débutants possédant les compétences Java nécessaires pour travailler avec MapReduce. C’est la principale raison pour laquelle les entreprises souhaitent introduire la technologie des bases de données relationnelles (SQL) en plus d’Hadoop, car il est plus facile de trouver des développeurs ayant de solides compétences en SQL qu’en MapReduce.
L’administration est à la fois un art et une science qui nécessite une compréhension de base des systèmes d’exploitation ainsi que des paramètres du matériel et du noyau.
Sécurité des données
Le protocole d’authentification Kerberos est une étape cruciale pour la protection des environnements. La sécurité des données est cruciale pour protéger les grands systèmes de données contre les problèmes de sécurité des données fragmentées.
Apache Hadoop est un logiciel open source.
Conclusion sur Hadoop
Hadoop est extrêmement efficace pour traiter des quantités massives de données s’il est utilisé avec les bonnes mesures pour relever les défis. Il s’agit d’un outil flexible pour les entreprises qui traitent des quantités massives de données.
L’un de ses principaux avantages est le fait qu’il fonctionne sur n’importe quel appareil et que le cluster Hadoop peut être réparti sur de nombreux serveurs. Cette flexibilité est cruciale dans les environnements de code d’infrastructure.
