Didacticiel Hadoop : Guide ultime pour apprendre le Big Data Hadoop 2022
Publié: 2021-01-05Hadoop est un nom tellement populaire dans le domaine du Big Data qu'aujourd'hui, « Didacticiel Hadoop » est devenu l'un des termes les plus recherchés sur le Web. Cependant, si vous ne connaissez pas Hadoop, il s'agit d'un framework Big Data open source conçu pour stocker et traiter d'énormes volumes de données dans des environnements distribués sur plusieurs clusters d'ordinateurs en exploitant des modèles de programmation simples.
Il est conçu de manière à pouvoir passer de serveurs uniques à des centaines et des milliers de machines, chacune fournissant un stockage et un calcul locaux. Lire : Portée future de Hadoop.
Doug Cutting et Mike Cafarella ont développé Hadoop. Un fait intéressant sur l'histoire d'Hadoop est que Hadoop a été nommé d'après l'éléphant jouet de Cutting. L'enfant de Cutting avait un éléphant en peluche jaune nommé Hadoop, et c'est l'histoire d'origine du framework Big Data !
Avant de plonger dans le didacticiel Hadoop , il est essentiel de bien maîtriser les bases. Par basiques, nous entendons Big Data.
Table des matières
Qu'est-ce que le Big Data ?
Big Data est un terme utilisé pour désigner de grands volumes de données, à la fois structurées et non structurées (générées quotidiennement), qui dépassent les capacités de traitement des systèmes de traitement de données traditionnels.
Selon la célèbre définition du Big Data de Gartner, cela fait référence aux données qui ont une grande variété, qui augmentent en volumes toujours croissants et avec une vitesse élevée. Le Big Data peut être analysé pour obtenir des informations susceptibles de promouvoir des décisions commerciales basées sur les données. C'est là que réside la vraie valeur du Big Data.
Le volume
Chaque jour, une énorme quantité de données est générée à partir de diverses sources, notamment les médias sociaux, les appareils numériques, l'IoT et les entreprises. Ces données doivent être traitées pour identifier et fournir des informations significatives.
Rapidité
Il indique la vitesse à laquelle les organisations reçoivent et traitent les données. Chaque entreprise/organisation a un délai spécifique pour le traitement des données qui circulent en gros volumes. Alors que certaines données exigent des capacités de traitement en temps réel, certaines peuvent être traitées et analysées en fonction des besoins.
Variété
Étant donné que les données sont générées à partir de nombreuses sources disparates, elles sont naturellement très diverses et variées. Alors que les types de données traditionnels étaient pour la plupart structurés et s'intégraient bien dans les bases de données relationnelles, le Big Data se présente sous la forme de types de données semi-structurés et non structurés (texte, audio et vidéos également). Pourquoi en avoir besoin ?
Tutoriel Hadoop pour les débutants
En parlant de Big Data, il y avait trois défis principaux :
Espace de rangement
Le premier problème était de savoir où stocker ces quantités colossales de données ? Les systèmes traditionnels ne suffiront pas car ils offrent des capacités de stockage limitées.
Données hétérogènes
Le deuxième problème était que le Big Data est très varié (structuré, semi-structuré, non structuré). Alors, la question se pose : comment stocker ces données qui se présentent sous divers formats ?
Vitesse de traitement
Le dernier problème est la vitesse de traitement. Étant donné que le Big Data se présente sous la forme d'un volume important et sans cesse croissant, il était difficile d'accélérer le temps de traitement d'aussi grandes quantités de données hétérogènes.
Pour surmonter ces défis fondamentaux, Hadoop a été développé. Ses deux composants principaux - HDFS et YARN sont conçus pour aider à résoudre les problèmes de stockage et de traitement. Alors que HDFS résout le problème de stockage en stockant les données de manière distribuée, YARN gère la partie traitement en réduisant considérablement le temps de traitement.
Hadoop est un framework Big Data unique car :
- Il dispose d'un système de fichiers flexible qui élimine les goulots d'étranglement ETL.
- Il peut évoluer de manière économique et se déployer sur du matériel de base.
- Il offre la flexibilité de stocker et d'exploiter tout type de données. De plus, il n'est pas contraint par un schéma unique.
- Il excelle dans le traitement d'ensembles de données complexes - l'architecture évolutive répartit les charges de travail sur de nombreux nœuds.
Composants de base de Hadoop
Le cluster Hadoop se compose de deux composants principaux : HDFS (Hadoop Distributed File System) et YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
HDFS est responsable du stockage distribué. Il présente une topologie maître-esclave, dans laquelle le maître est une machine haut de gamme tandis que les esclaves sont des ordinateurs bon marché. Dans l'architecture Hadoop, le maître doit être déployé sur un matériel de configuration robuste car il constitue le centre du cluster Hadoop.
HDFS divise le Big Data en plusieurs blocs, qui sont ensuite stockés de manière distribuée sur le cluster de nœuds esclaves. Alors que le maître est responsable de la gestion, de la maintenance et de la surveillance des esclaves, les esclaves fonctionnent comme les véritables nœuds de travail. Pour effectuer des tâches sur un cluster Hadoop, l'utilisateur doit se connecter au nœud maître.
HDFS est en outre divisé en deux démons :
NomNoeud
Il s'exécute sur la machine maître et exécute les fonctions suivantes -
- Il maintient, surveille et gère les DataNodes.
- Il reçoit un rapport de pulsation et des rapports de bloc de DataNodes.
- Il capture les métadonnées de tous les blocs du cluster, y compris l'emplacement, la taille du fichier, l'autorisation, la hiérarchie, etc.
- Il enregistre toutes les modifications apportées aux métadonnées telles que la suppression, la création et le changement de nom des fichiers dans les journaux d'édition.
DataNode
Il s'exécute sur les machines esclaves et exécute les fonctions suivantes -
- Il stocke les données commerciales réelles.
- Il sert la demande de lecture-écriture des utilisateurs.
- Il crée, supprime, réplique des blocs en fonction de la commande du NameNode.
- Il envoie un rapport de pulsation au NameNode toutes les trois secondes.
FIL
Comme mentionné précédemment, YARN s'occupe du traitement des données dans Hadoop. L'idée centrale derrière YARN était de diviser la tâche de gestion des ressources et la planification des travaux. Il a deux composants :
Gestionnaire de ressources
- Il s'exécute sur le nœud maître.
- Il suit les battements de cœur du gestionnaire de nœuds.
- Il comporte deux sous-parties - Scheduler & ApplicationManager. Pendant que le planificateur alloue des ressources aux applications en cours d'exécution, le gestionnaire d'applications accepte les soumissions de travaux et négocie le premier conteneur pour l'exécution d'une application.
Gestionnaire de nœud
- Il fonctionne sur des machines esclaves individuelles.
- Il gère les conteneurs et surveille également l'utilisation des ressources de chaque conteneur.
- Il envoie des rapports de pulsation au gestionnaire de ressources.
Didacticiel Hadoop : prérequis pour apprendre Hadoop
Pour commencer votre tutoriel Hadoop et être à l'aise avec le framework, vous devez avoir deux prérequis essentiels :
Connaître les commandes Linux de base
Étant donné que Hadoop est configuré sur le système d'exploitation Linux (de préférence, Ubuntu), vous devez bien connaître les commandes Linux de base.
Connaître les concepts de base de Java
Lorsque vous commencez votre didacticiel Hadoop, vous pouvez également commencer simultanément à apprendre les concepts de base de Java, y compris les abstractions, l'encapsulation, l'héritage et le polymorphisme, pour n'en nommer que quelques-uns.
Caractéristiques de Hadoop
Voici les principales fonctionnalités de Hadoop qui le rendent populaire
1) Fiable
Hadoop est hautement tolérant aux pannes et fiable. Si jamais un nœud tombe en panne, cela n'entraînera pas l'effondrement de tout le cluster - un autre nœud remplacera le nœud défaillant. Ainsi, le cluster Hadoop peut continuer à fonctionner sans faiblir.
2) Évolutif
Hadoop est hautement évolutif. Il peut être intégré à des plates-formes cloud qui peuvent rendre le cadre beaucoup plus évolutif.
3) Économique
Le framework Hadoop peut être déployé non seulement sur du matériel de configuration, mais également sur du matériel de base (machines bon marché). Cela fait de Hadoop un choix économique pour les petites et moyennes entreprises qui cherchent à évoluer.
4) Stockage et traitement distribués
Hadoop divise les tâches et les fichiers en plusieurs sous-tâches et blocs, respectivement. Ces sous-tâches et blocs fonctionnent de manière indépendante et sont stockés de manière distribuée dans un cluster de machines.
Pourquoi apprendre Hadoop ?
Selon un récent rapport de recherche , le marché Hadoop Big Data Analytics devrait passer de 6,71 milliards de dollars (en 2016) à 40,69 milliards de dollars d'ici 2022 à un TCAC de 43,4 %. Cela ne fait que montrer que dans les années à venir, l'investissement dans le Big Data sera conséquent. Naturellement, la demande de frameworks et de technologies Big Data comme Hadoop va également s'accélérer.
Au fur et à mesure que cela se produira, le besoin de professionnels Hadoop qualifiés (comme les développeurs Hadoop, les architectes Hadoop, les administrateurs Hadoop, etc.) augmentera de façon exponentielle.
C'est pourquoi c'est le moment idéal pour apprendre Hadoop et acquérir des compétences Hadoop et maîtriser les outils Hadoop. À la lumière du déficit important de compétences dans la demande et l'offre de talents Big Data, il présente un scénario parfait pour que de plus en plus de jeunes aspirants se tournent vers ce domaine.
En raison de la pénurie de talents, les entreprises sont prêtes à verser des rémunérations et des salaires annuels élevés à des professionnels méritants. Donc, si vous investissez votre temps et vos efforts dans l'acquisition de compétences Hadoop maintenant, votre graphique de carrière sera certainement en pente ascendante dans un proche avenir.
En conclusion : Hadoop est une technologie du futur. Bien sûr, cela ne fait peut-être pas partie intégrante du programme, mais cela fait et fera partie intégrante du fonctionnement d'une organisation. Alors, ne perdez pas de temps à attraper cette vague ; une carrière prospère et épanouissante vous attend à la fin des temps.
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