Tout comprendre sur Hadoop

Hadoop est né avec l’arrivée du Big Data. Son fonctionnement se base sur un système de fichiers distribués HDFS et l’exécution en parallèle des tâches. Il sert à entreposer et traiter de grands ensembles de données. Les composants de base comme MapReduce ou YARN font partie de l’écosystème Hadoop. Hadoop présente de nombreux avantages. Mais sa complexité et son manque de sécurité font partie des défis à relever de Hadoop.

Qu’est-ce que Hadoop ?

Hadoop est intimement lié au Big Data. Ces importants volumes de données sont générés par le web et les réseaux sociaux. Mais qu’est-ce que Hadoop exactement ? Quelle est son histoire ?

Définition de Hadoop

Hadoop est une plateforme framework open source écrite en Java. Il fonctionne dans un datacenter ou sur le cloud. Hadoop utilise les machines standard configurées en clusters pour le traitement et le stockage de gros volumes de données. Sponsorisé par la fondation Apache Software Foundation, ce framework est utilisé par différents éditeurs de logiciels pour gérer le Big Data.

Comment est né ce framework open source ?

L’arrivée de Hadoop coïncide avec le développement du web qui génère une croissance exponentielle de données à stocker et interroger. Il faut alors trouver des solutions pour fournir rapidement les résultats de recherches. En 2002, Doug Cutting et Mike Caferella de Google lancent le projet open source Apache Nutch. Il se base sur un système de fichiers distribués et l’exécution de calculs en parallèle sur des clusters.

En rejoignant Yahoo en 2006, Doug Cutting s’inspire d’Apache Nutch pour lancer Hadoop et son système de fichiers HDFS. En 2008, le framework et son écosystème deviennent des incontournables du Big Data. Après quatre ans de développement au sein d’Apache Software Foundation, Hadoop est proposé au public.

À quoi sert Hadoop ?

Hadoop est utilisé dans la gestion des données du Big Data. Grâce aux serveurs organisés en clusters, il peut entreposer de grosses quantités de données structurées ou non structurées. Ses ressources sont extensibles. Il suffit d’ajouter une grappe de serveurs pour créer des espaces de stockage supplémentaires.

Grâce à son système de fichiers distribués et son écosystème riche en composants, Hadoop peut lancer en parallèle plusieurs traitements. Il augmente ainsi sa vitesse de calcul et d’analyse pour répondre aux besoins de gestion des données du Big Data.

Quels sont les quatre modules de Hadoop ?

L’écosystème d’Apache Hadoop définit l’ensemble des éléments permettant le stockage et le traitement des gros volumes de données distribuées. Les quatre composants de bases du système Hadoop sont :

• Hadoop Common fournit un ensemble d’utilitaires et de bibliothèques permettant de piloter d’autres modules Hadoop. Il contient également des fichiers et scripts Java Archive indispensables au démarrage de Hadoop.
• HDFS (Hadoop Distributed File System) est le système de fichiers Java de Hadoop. Il est conçu pour stocker d’importants volumes de données structurées ou non structurées sur un ensemble de serveurs.
• MapReduce permet d’exécuter en parallèle des calculs sur de grandes quantités de données. Ses fonctions Map et Reduce décomposent un traitement important en plusieurs sous-traitements puis fusionnent les résultats obtenus.
• YARN (Yet Another Resource Negociator) est le gestionnaire de ressources de Hadoop. Encore appelé MapReduce 2.0, YARN est en effet apparu dans la version 2 de Hadoop. Il se charge de la gestion des ressources pour les applications Hadoop Big Data. 

Quels sont les différents outils de l’écosystème Hadoop ?

Outre les composants de base, l’écosystème Hadoop met également à disposition un panel d’outils open source. Ils complètent les composants de base de Hadoop et améliorent sa capacité à traiter les données du Big Data. Voici un échantillon de quatre extensions disponibles avec Hadoop.

Apache Hive : un système de datawarehouse sur Hadoop

Apache Hive permet de faire le lien entre l’univers SQL et Hadoop. Avec Hive, vous pouvez lancer des requêtes en HiveQL, un langage proche de SQL, dans un cluster Hadoop. Hive traduit les instructions en tâches MapReduce. Les résultats obtenus sont ensuite analysés et agrégés.

Apache PIG pour optimiser MapReduce

Apache PIG est un langage de programmation utile à l’analyse d’importants volumes de données. Développé en 2006 par Yahoo, il est rendu open source en 2007 par Apache. PIG permet d’exécuter des traitements MapReduce sans écrire de codes Java. En effet, les scripts écrits en PIG Latin sont automatiquement convertis par Apache PIG en MapReduce.

Apache HBase : une base de données aux dimensions exceptionnelles

Apache HBase est une base de données non relationnelles. Inspirée de Big Table de Google, elle peut héberger des tables aux milliards de lignes et aux millions de colonnes. Utilisée avec le système de fichiers HDFS, Apache HBase permet d’accéder en temps réel aux données Hadoop distribuées sur plusieurs nœuds.

Chukwa pour la collecte et l’analyse de données

Chukwa utilise les composants HDFS et MapReduce du framework Big Data Hadoop pour la collecte et l’analyse d’importantes quantités de données. Elles sont extraites au niveau des nœuds et stockées ensuite dans le composant HDFS.

Comment Hadoop permet le traitement du Big Data ?

L’architecture de Hadoop est adaptée à la gestion des problématiques du Big Data. Pour stocker et traiter d’importants volumes de données, cette solution organise ses serveurs en clusters. Elle est capable de fractionner un traitement et les données autant de fois qu’il y a de machines disponibles. Hadoop se charge ensuite d’optimiser les ressources. Grâce au système de fichiers distribués, l’exécution des tâches s’effectue en parallèle pour prendre en charge de gros volumes de données.

Quels sont les avantages de Hadoop ?

Le framework open source Hadoop présente de nombreux avantages pour les entreprises. Entre rapidité, flexibilité et évolutivité, les arguments ne manquent pas pour vous convertir.

Vitesse de traitement de Hadoop

Il excelle dans l’administration d’importants volumes de données. Grâce à un système de fichiers distribués, Hadoop peut procéder rapidement aux analyses et aux traitements de n’importe quelles données du cluster.

L’adaptabilité du système Hadoop

Apache Hadoop est également flexible. Il peut prendre en charge des données structurées, non structurées ou semi-structurées. Avec ce framework, le stockage de données s’effectue sans aucun traitement au préalable comme c’est le cas avec les bases de données relationnelles.

Hadoop : une évolutivité simple à mettre en place

Les systèmes de gestion de données traditionnels disposent de capacités limitées. Avec Apache Hadoop, il est facile d’étendre les volumes de données à stocker et à traiter. Il suffit d’ajouter de nouveaux serveurs en cluster. Hadoop peut ainsi exécuter des applications situées sur des milliers de nœuds.

Hadoop pour un stockage de données au moindre coût

Hadoop est un outil open source. Son utilisation ne nécessite aucune licence. De plus, Apache Hadoop sert des serveurs standard peu coûteux pour assurer le stockage et le traitement des données. Il présente un coût réduit pour les entreprises qui l’adoptent.

Disponibilité des données en cas de panne avec Apache Hadoop

Enfin, le framework Hadoop est résilient face aux pannes. Les données stockées sur un serveur sont automatiquement répliquées sur d’autres nœuds. Lorsqu’un nœud du cluster Hadoop est défaillant, d’autres prennent le relais pour assurer les calculs ou les analyses des données.

Quels sont les inconvénients du framework Hadoop ?

Malgré les énormes capacités de Hadoop à conserver et traiter les données du Big Data, le framework Hadoop n’apporte pas de réponse à tous les problèmes.

Écosystème complexe à maîtriser

Tout d’abord, Hadoop est une plateforme complexe à prendre en main. L’utilisation de MapReduce nécessite la connaissance de Java. Par ailleurs, Hadoop ne fonctionne qu’avec des extensions comme Hive ou PIG. Pour maîtriser l’installation d’Hadoop, vous devez vous familiariser avec les composants de base et les outils complémentaires qui figurent dans son écosystème.

Traitement du temps réel à améliorer

Hadoop est prévu pour le traitement d’un nombre important de fichiers. Mais son modèle MapReduce ne sait pas gérer les tâches interactives et répétitives. L’utilisation d’Apache Spark permet de résoudre le problème du temps réel. Les données stockées In-Memory sont plus facilement accessibles.

Sécurité des données à renforcer

La sécurité des données est un point à surveiller lorsque vous utilisez Hadoop. Avec un écosystème aux multiples composants et l’arrivée du cloud, certaines données sensibles d’Hadoop sont distribuées dans différents serveurs. Pour stabiliser son statut dans le monde du Big Data, l’un des défis de Hadoop réside dans la sécurisation des données.

Qui utilise Hadoop et pourquoi ?

Hadoop est largement utilisé par les entreprises pour la gestion et le stockage de gros volumes de données. Parmi elles se trouvent les grands noms comme Google, Amazon ou IBM. Cependant, les objectifs poursuivis par ces sociétés ne sont pas nécessairement les mêmes.

Certains industriels utilisent les composants de l’écosystème Hadoop pour l’analyse de leurs données clients. Dans le monde de la santé, Apache Hadoop est utilisé pour scanner les gigantesques bases de données liées aux problèmes de santé. Les résultats des analyses permettent aux chercheurs d’identifier les maladies émergentes et de travailler sur des remèdes adaptés.

Hadoop est un outil indispensable aux entreprises du Big Data. Les composants de son écosystème procurent des services incontournables à la conservation et au traitement de gros ensembles de données. Pour optimiser l’utilisation de Hadoop, il est préférable de former les développeurs au fonctionnement des clusters et à HDFS, le système de fichiers distribués de la plateforme.