Présentation des clusters Hadoop : avantages, architecture et composants

Apache Hadoop est un moteur de traitement de données open source basé sur Java et un framework logiciel. Les applications basées sur Hadoop fonctionnent sur d'énormes ensembles de données qui sont répartis entre différents ordinateurs de base. Ces ordinateurs de base ne coûtent pas trop cher et sont facilement disponibles. Ils sont principalement utilisés pour obtenir de meilleures performances de calcul tout en contrôlant le coût associé. Alors, qu'est-ce qu'un cluster Hadoop ?

Tout sur les clusters Hadoop et leurs avantages

Que sont les clusters Hadoop ?

Un cluster Hadoop combine un ensemble d'ordinateurs ou de nœuds connectés via un réseau pour fournir une assistance informatique aux ensembles de données volumineuses. Vous avez peut-être entendu parler de plusieurs clusters qui ont des objectifs différents ; cependant, un cluster Hadoop est différent de chacun d'entre eux.

Ces clusters sont conçus pour servir un objectif très spécifique, qui est de stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données, à la fois structurées et non structurées. Un cluster Hadoop fonctionne dans un environnement informatique distribué.

Ce qui sépare encore plus les clusters Hadoop des autres que vous avez pu rencontrer, c'est leur architecture et leur structure uniques. Les clusters Hadoop, comme déjà mentionné, comportent un réseau de nœuds maîtres et esclaves qui sont connectés les uns aux autres. Ce réseau de nœuds utilise du matériel de base à faible coût et facilement disponible.

Ces clusters sont dotés de nombreuses fonctionnalités que vous ne pouvez associer à aucun autre cluster. Ils peuvent ajouter ou soustraire des nœuds et les mettre à l'échelle linéairement plus rapidement. Cela les rend idéales pour les tâches d'analyse de Big Data qui nécessitent le calcul de différents ensembles de données. Les clusters Hadoop sont également appelés systèmes Shared Nothing. Ce nom vient du fait que les différents nœuds des clusters ne partagent rien d'autre que le réseau à travers lequel ils sont interconnectés.

Quel est le lien entre les clusters Hadoop et le Big Data ?

Le Big Data est essentiellement un grand nombre d'ensembles de données dont la taille varie considérablement. Le Big Data peut représenter des milliers de téraoctets. Sa taille énorme fait de la création, du traitement, de la manipulation, de l'analyse et de la gestion du Big Data un travail très difficile et chronophage. Les clusters Hadoop viennent à la rescousse ! En distribuant la puissance de traitement à chaque nœud ou ordinateur du réseau, ces clusters améliorent considérablement la vitesse de traitement des différentes tâches de calcul qui doivent être effectuées sur le Big Data.

Un élément clé qui rend les clusters Hadoop adaptés au calcul Big Data est leur évolutivité. Si la situation exige l'ajout de nouveaux ordinateurs au cluster pour améliorer sa puissance de traitement, les clusters Hadoop facilitent grandement la tâche.

Ces clusters sont très bénéfiques pour les applications qui traitent un volume toujours croissant de données à traiter ou à analyser. Les clusters Hadoop sont utiles pour des entreprises comme Google et Facebook qui voient d'énormes données ajoutées à leur référentiel de données tous les deux jours.

Quels sont les avantages des clusters Hadoop ?

1. Flexibilité : C'est l'un des principaux avantages des clusters Hadoop. Ils peuvent traiter tout type ou toute forme de données. Ainsi, contrairement à d'autres clusters de ce type qui peuvent rencontrer des problèmes avec différents types de données, les clusters Hadoop peuvent être utilisés pour traiter des données structurées, non structurées et semi-structurées. C'est la raison pour laquelle Hadoop est si populaire lorsqu'il s'agit de traiter les données des médias sociaux.

2. Évolutivité : les clusters Hadoop sont dotés d'une évolutivité illimitée. Contrairement au RDBMS qui n'est pas aussi évolutif, les clusters Hadoop vous permettent d'étendre la capacité du réseau en ajoutant davantage de matériel de base. Ils peuvent être utilisés pour exécuter des applications métier et traiter la comptabilité des données à plus de quelques pétaoctets en utilisant des milliers d'ordinateurs de base dans le réseau sans rencontrer de problème.

3. Résilient aux pannes : avez-vous déjà entendu parler d'instances de perte de données dans les clusters Hadoop ? La perte de données n'est qu'un mythe. Ces clusters fonctionnent sur une approche de réplication de données qui fournit un stockage de sauvegarde. Ainsi, tant qu'il n'y a pas de défaillance de nœud, la perte de données dans Hadoop est impossible.

4. Traitement plus rapide : Il faut moins d'une seconde à un cluster Hadoop pour traiter des données de la taille de quelques pétaoctets. Les capacités de mappage de données de Hadoop sont à l'origine de cette vitesse de traitement élevée. Les outils chargés du traitement des données sont présents sur tous les serveurs. Ainsi, l'outil de traitement des données est là sur le serveur où sont stockées les données à traiter.

5. Faible coût : le coût d'installation des clusters Hadoop est bien inférieur à celui d'autres unités de stockage et de traitement de données. La raison en est le faible coût du matériel de base qui fait partie du cluster. Vous n'avez pas à dépenser une fortune pour mettre en place un cluster Hadoop dans votre organisation.

Architecture de grappe Hadoop

Que comprend exactement l'architecture de cluster Hadoop ? Il comprend un centre de données ou une série de serveurs, le nœud qui fait le travail ultime et un rack. Le centre de données comprend des racks et les racks comprennent des nœuds. Un cluster de taille moyenne à grande aura une architecture à deux ou trois niveaux au maximum.

Cette architecture est construite avec des serveurs qui sont montés sur des racks. Chaque ligne de serveurs montés en rack est connectée les unes aux autres via Ethernet 1 Go. Dans un cluster Hadoop, chaque commutateur au niveau du rack est connecté au commutateur au niveau du cluster. Cette connexion n'est pas seulement pour un cluster car le commutateur au niveau du cluster est également connecté à d'autres commutateurs similaires pour différents clusters. Ou il peut même être relié à n'importe quelle autre infrastructure de commutation.

Composants du cluster Hadoop

1. Nœud maître : Dans un cluster Hadoop, le nœud maître n'est pas seulement responsable du stockage d'énormes quantités de données dans HDFS, mais également d'effectuer des calculs sur les données stockées à l'aide de MapReduce. Le nœud maître se compose de trois nœuds qui fonctionnent ensemble pour travailler sur les données données.

Ces nœuds sont NameNode, JobTracker et Secondary NameNode. NameNode prend en charge la fonction de stockage des données. Il vérifie également les informations sur différents fichiers, y compris l'heure d'accès d'un fichier, le nom de l'utilisateur qui y accède à un moment donné et d'autres détails importants. Le NameNode secondaire sauvegarde toutes les données du NameNode. Enfin, JobTracker contrôle le traitement des données.

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2. Nœud de travail ou esclave : Dans chaque cluster Hadoop, les nœuds de travail ou esclaves remplissent une double responsabilité : stocker des données et effectuer des calculs sur ces données. Chaque nœud esclave communique avec le nœud maître via les services DataNode et TaskTracker. Les services DataNode et TaskTracker sont respectivement secondaires à NameNode et JobTracker.

3. Nœud client : Le nœud client fonctionne pour charger toutes les données requises dans le cluster Hadoop en question. Il fonctionne sur Hadoop et dispose de la configuration et des paramètres de cluster nécessaires pour effectuer ce travail. Il est également responsable de la soumission des travaux effectués à l'aide de MapReduce en plus de décrire comment le traitement doit être effectué. Une fois le traitement terminé, le nœud client récupère la sortie.

Conclusion

Travailler avec des clusters Hadoop est de la plus haute importance pour tous ceux qui travaillent ou sont associés à l'industrie du Big Data. Pour plus d'informations sur le fonctionnement des clusters Hadoop, contactez-nous ! Nous proposons des cours en ligne complets sur le Big Data qui peuvent vous aider à réaliser votre rêve de devenir un scientifique du Big Data.

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