Qu'est-ce qu'Hadoop ? Introduction à Hadoop, fonctionnalités et cas d'utilisation

Le Big Data est sans aucun doute un domaine populaire.

Et dans votre parcours d'apprentissage, vous rencontrerez de nombreuses solutions et technologies. Le plus important d'entre eux serait probablement Apache Hadoop. Dans notre introduction à Hadoop, vous trouverez des réponses à de nombreuses questions courantes telles que :

« Qu'est-ce qu'Hadoop ? »

« Quelles sont les fonctionnalités de Hadoop ? »

"Comment ça marche?"

Creusons.

Qu'est-ce qu'Hadoop ?

Hadoop est un framework open source très populaire dans l'industrie du Big Data. En raison de la portée, de la polyvalence et des fonctionnalités futures de hadoop, il est devenu un incontournable pour tous les data scientists.

En termes simples, Hadoop est une collection d'outils qui vous permet de stocker des mégadonnées dans un environnement facilement accessible et distribué. Il vous permet de traiter les données en parallèle.

Comment Hadoop a été créé

Yahoo a créé Hadoop en 2006 et a commencé à utiliser cette technologie en 2007. Elle a été confiée à Apache Software Foundation en 2008. Cependant, plusieurs développements ont eu lieu, ce qui a contribué à la création de ce cadre robuste.

En 2003, Doug Cutting avait lancé un projet appelé Nutch. Nutch a été créé pour gérer l'indexation de nombreuses pages Web et des milliards de recherches en ligne.

Plus tard cette année-là, Google a publié le système de fichiers Google. Quelques mois plus tard, Google a publié MapReduce. En savoir plus sur Apache Spark vs MapReduce

Yahoo a pu créer Hadoop sur la base de ces technologies. Hadoop a augmenté la vitesse de traitement des données en permettant aux utilisateurs de stocker des données dans plusieurs petits appareils au lieu d'un gros.

Le fait est que la taille des périphériques de stockage de données augmentait. Et le traitement des données dans ces appareils devenait chronophage et pénible. Les créateurs de Hadoop ont réalisé qu'en conservant les données dans plusieurs petits appareils, ils pouvaient les traiter en parallèle et augmenter considérablement l'efficacité du système.

Avec Hadoop, vous pouvez stocker et traiter des données sans vous soucier d'acheter une unité de stockage de données volumineuse et coûteuse. En passant, Hadoop tire son nom d'un jouet d'éléphant . Le jouet appartenait au fils de l'un des créateurs du logiciel.

Introduction aux composants de Hadoop

Hadoop est un framework complet. Il comporte de nombreux composants qui vous aident à stocker et à traiter les données.

Cependant, il est principalement divisé en deux sections :

• HDFS signifie Hadoop Distributed File System
• FIL

Le premier sert à stocker les données tandis que le second sert à les traiter. Hadoop peut sembler simple, mais il faut un peu d'effort pour le maîtriser. Hadoop vous permet de stocker des données dans différents clusters. Les données peuvent être de n'importe quel format.

Comme il s'agit d'un logiciel open source, vous pouvez l'utiliser gratuitement. En dehors de cela, Hadoop se compose de nombreux outils de Big Data qui vous aident à effectuer vos tâches plus rapidement. En plus des deux sections de Hadoop que nous avons mentionnées ci-dessus, il a également Hadoop Common et Hadoop MapReduce.

Bien qu'ils ne soient pas aussi importants que les deux sections précédentes, ils sont tout de même assez substantiels.

Décomposons chaque section de Hadoop pour votre meilleure compréhension :

HDFS :

Le système de fichiers distribué Hadoop vous permet de stocker des données dans des formulaires facilement accessibles. Il enregistre vos données dans plusieurs nœuds, ce qui signifie qu'il distribue les données.

HDFS a un nœud maître et des nœuds esclaves. Le nœud maître est appelé Namenode, tandis que les nœuds esclaves sont appelés Datanodes. Le Namenode stocke les métadonnées des données que vous stockez, telles que l'emplacement du bloc stocké, le bloc de données qui est répliqué, etc.

Il gère et organise les DataNodes. Vos données réelles sont stockées dans les DataNodes.

Ainsi, si HDFS est un bureau, NameNode est le gestionnaire et DataNodes sont les travailleurs. HDFS stocke vos données dans plusieurs appareils interconnectés. Vous pouvez configurer les nœuds maîtres et les nœuds esclaves sur le cloud ainsi qu'au bureau.

FIL:

YARN est l'acronyme de 'Yet Another Resource Negotiator'. C'est un système d'exploitation important et trouve des applications dans les processus Big Data.

C'est la technologie de planification des tâches et de gestion des ressources. Avant YARN, le suivi des travaux devait gérer séparément la couche de gestion des ressources ainsi que la couche de traitement.

La plupart des gens n'utilisent pas le nom complet de cette technologie car c'est juste un peu d'humour. YARN peut allouer des ressources à une application particulière en fonction de ses besoins en tant que gestionnaire de ressources. Il dispose également d'agents au niveau des nœuds, qui sont chargés de surveiller les différentes opérations de traitement.

YARN permet plusieurs méthodes de planification. Cette fonctionnalité fait de YARN une solution fantastique car la solution précédente pour la planification des tâches ne fournissait aucune option à l'utilisateur. Vous pouvez réserver certaines sources de cluster pour des tâches de traitement spécifiques. En dehors de cela, il vous permet de limiter le nombre de ressources qu'un utilisateur peut réserver.

MapReduce :

MapReduce est un autre outil puissant présent dans la collection Apache Hadoop. Son travail principal est d'identifier les données et de les convertir dans un format approprié pour le traitement des données.

Il comporte deux sections : Map et Reduce (d'où le nom MapReduce). La première section identifie les données et les met en morceaux pour un traitement parallèle. La deuxième section résume l'ensemble des données d'entrée.

MapReduce peut également exécuter tous les projets ayant échoué. Il divise un travail en tâches où il effectue d'abord le mappage, puis le mélange et enfin la réduction. MapReduce est une solution Hadoop populaire et, en raison de ses fonctionnalités, elle est devenue un nom de base dans l'industrie.

Il peut fonctionner dans plusieurs langages de programmation tels que Python et Java. Vous utiliserez cet outil plusieurs fois en tant que professionnel du Big Data.

Commun Hadoop :

Hadoop Common est une collection d'outils et de logiciels gratuits pour les utilisateurs de Hadoop. C'est une bibliothèque d'outils incroyables qui peuvent rendre votre travail plus facile et plus efficace.

Lire : Comment devenir administrateur Hadoop ?

Les outils présents dans Hadoop Common sont en Java. Les outils permettent à votre système d'exploitation de lire les données présentes dans le système de fichiers Hadoop.

Un autre nom commun pour Hadoop Common est Hadoop Core.

Ces quatre sont les outils et frameworks les plus importants d'Apache Hadoop. Il propose de nombreuses autres solutions pour vos besoins en matière de Big Data, mais il est probable que vous n'en utiliserez que quelques-unes. En savoir plus sur les outils Hadoop.

D'un autre côté, il est fort probable que vous deviez utiliser ces quatre éléments pour tout projet sur lequel vous travaillez. C'est certainement une solution de Big Data de premier plan.

Problèmes de Big Data résolus par Hadoop

Lorsque vous travaillez avec une grande quantité de données, vous êtes également confronté à plusieurs défis. À mesure que le nombre de vos données augmente, vos besoins en stockage de données augmentent également. Hadoop résout de nombreux problèmes à cet égard.

Discutons-en en détail

Stockage des données

Le Big Data traite de vastes quantités de données. Et stocker de telles quantités par des méthodes conventionnelles est tout à fait impossible.

Dans la méthode conventionnelle, vous devrez compter sur un seul gros système de stockage, ce qui est très coûteux. De plus, comme vous aurez affaire à des données volumineuses, vos besoins en stockage continueront également d'augmenter. Avec Hadoop, vous n'avez pas à vous inquiéter à cet égard car vous pouvez stocker vos données de manière distribuée.

Hadoop stocke vos données sous forme de blocs sur ses multiples DataNodes. Vous avez la possibilité de déterminer la taille de ces blocs. Par exemple, si vous avez 256 Mo de données et que vous avez choisi de conserver vos blocs de données de 64 Mo, vous en aurez au total 4 différents.

Hadoop, via HDFS, stockera ces blocs dans ses DataNodes. Son stockage distribué facilite également la mise à l'échelle. Hadoop prend en charge la mise à l'échelle horizontale.

Vous pouvez ajouter de nouveaux nœuds pour stocker des données ou augmenter les ressources de vos DataNodes actuels. Avec Hadoop, vous n'avez pas besoin d'un système étendu pour stocker les données. Vous pouvez utiliser plusieurs petits systèmes de stockage à cette fin.

Données hétérogènes

De nos jours, les données sont présentes sous diverses formes. Des vidéos, des textes, des noms, des audios, des images et de nombreux autres formats sont disponibles sur le marché. Et une entreprise peut avoir besoin de stocker plusieurs formats de données. Principalement, les données sont divisées en trois formes :

• Structuré
• Les données que vous pouvez enregistrer, consulter et traiter dans un format fixe sont appelées données structurées.
• Non structuré
• Les données qui ont une structure ou une forme inconnue sont appelées données non structurées. Un fichier contenant une combinaison de texte, d'images et de vidéos peut être un exemple de données non structurées.
• Semi-structuré
• Cette forme de données contient à la fois des types de données structurées et semi-structurées.

Vous devrez peut-être gérer tous ces formats de données. Vous aurez donc besoin d'un système de stockage qui peut également conserver plusieurs formats de données. Hadoop n'a pas de validation de schéma de pré-vidage. Et une fois que vous avez écrit une donnée particulière dans Hadoop, vous pouvez la relire.

La capacité de Hadoop à stocker des données hétérogènes est une autre raison importante pour laquelle c'est le choix préféré de nombreuses organisations.

Vitesse d'accès et de traitement

Outre le stockage des données, un autre problème majeur est celui de leur accès et de leur traitement. Avec les systèmes de stockage traditionnels, il faut beaucoup de temps pour obtenir une donnée spécifique. Même si vous ajoutez plus d'espace sur le disque dur, cela n'augmentera pas la vitesse d'accès en conséquence. Et cela peut causer beaucoup de retards.

Pour traiter des données de 1 To avec un appareil doté d'un canal d'E/S de 100 Mbps, il faudra environ 3 heures pour terminer le processus. D'autre part, si vous utilisez quatre appareils différents, le processus se terminera en une heure.

La vitesse d'accès est un élément essentiel du Big Data. Plus il vous faudra de temps pour accéder aux données et les traiter, plus vous passerez de temps à attendre.

Dans Hadoop, MapReduce envoie la logique de traitement aux multiples nœuds esclaves. De cette façon, les données stockées dans les nœuds esclaves sont traitées en parallèle. Une fois que toutes les données sont traitées, les nœuds esclaves envoient le résultat au nœud maître, qui combine ces résultats et vous donne le résumé (le client).

Parce que l'ensemble du processus se déroule en parallèle, beaucoup de temps est économisé. Hadoop résout de nombreux problèmes rencontrés par d'éminents professionnels des données. Cependant, ce n'est pas la seule solution de stockage de données disponible.

Alors que Hadoop est un framework open source qui permet une mise à l'échelle horizontale, les systèmes de gestion de bases de données relationnelles sont une autre solution qui permettra une mise à l'échelle verticale. Ils sont tous deux largement accessibles et si vous souhaitez apprendre le Big Data, vous devez les connaître.

Fonctionnalités d'Hadoop

Hadoop est très populaire parmi les entreprises du Fortune 500. C'est grâce à ses capacités d'analyse Big Data. Maintenant que vous savez pourquoi il a été créé et quels sont ses composants, concentrons-nous sur les fonctionnalités de Hadoop.

Analytique des mégadonnées

Hadoop a été créé pour l'analyse du Big Data. Il peut gérer de grandes quantités de données et les traiter en peu de temps. Il vous permet de stocker de grandes quantités de données sans entraver l'efficacité de votre système de stockage.

Hadoop stocke vos données dans des clusters et les traite en parallèle. Parce qu'il transfère la logique aux nœuds de travail, il est capable d'utiliser moins de bande passante réseau. Grâce à son traitement parallèle des données, il vous fait gagner beaucoup de temps et d'énergie.

Rentabilité

Un autre avantage de l'utilisation de Hadoop est sa rentabilité. Les entreprises peuvent économiser une fortune dans les dispositifs de stockage de données en utilisant Hadoop au lieu des technologies conventionnelles.

Les systèmes de stockage conventionnels obligent les entreprises et les organisations à utiliser une unité de stockage de données unique et géante. Comme nous en avons discuté précédemment, cette méthode n'est pas très utile car elle n'est pas durable pour la gestion de projets Big Data. C'est très coûteux, et ses coûts ne cessent d'augmenter à mesure que les besoins en données augmentent.

D'autre part, Hadoop réduit les coûts d'exploitation en vous permettant d'utiliser des périphériques de stockage de base. Cela signifie que vous pouvez utiliser plusieurs unités de stockage de données peu coûteuses et simples au lieu d'un système de stockage géant et coûteux.

Faire fonctionner une grande unité de stockage de données coûte beaucoup d'argent. La mise à niveau est également coûteuse. Avec Hadoop, vous pouvez utiliser moins d'unités de stockage de données et les mettre à niveau à moindre coût également. Hadoop améliore également l'efficacité de vos opérations. Dans l'ensemble, c'est une excellente solution pour toute entreprise.

Mise à l'échelle

Les exigences en matière de données pour toute organisation peuvent augmenter avec le temps. Par exemple, le nombre de comptes sur Facebook ne cesse de croître. À mesure que les besoins en données d'une organisation augmentent, elle doit étendre davantage son stockage de données.

Hadoop fournit des options sécurisées pour une plus grande mise à l'échelle des données. Il a des clusters que vous pouvez mettre à l'échelle dans une large mesure en ajoutant plus de nœuds de cluster. En ajoutant plus de nœuds, vous pouvez facilement améliorer les capacités de votre système Hadoop.

De plus, vous n'auriez pas besoin de modifier la logique de l'application pour faire évoluer le système.

Correction d'erreur

L'environnement Hadoop réplique toutes les données stockées dans ses nœuds. Ainsi, si un nœud particulier tombe en panne et perd les données, il existe des nœuds pour le sauvegarder. Il empêche la perte de données et vous permet de travailler librement sans vous soucier de la même chose. Vous pouvez traiter les données indépendamment de la défaillance du nœud et poursuivre votre projet.

Solutions multiples

Hadoop propose de nombreuses solutions Big Data qui permettent à tout professionnel de travailler très facilement avec. Les génies d'Apache ont déployé beaucoup d'efforts pour faire de Hadoop une fantastique solution Big Data.

La solution commerciale de Hadoop appelée Cloudera peut vous aider avec de nombreuses avenues de Big Data. Il peut également simplifier le travail avec Hadoop car il vous aide à exécuter, optimiser, installer et configurer Hadoop selon vos besoins.

Hadoop Common dispose de nombreux outils qui facilitent votre travail. Comme Hadoop est un produit Apache, il dispose d'une communauté bénéfique d'autres professionnels qui sont toujours prêts à aider. Il reçoit des mises à jour régulières qui améliorent également ses performances.

Avec autant d'avantages, Hadoop devient rapidement le favori de tout professionnel du Big Data. Hadoop trouve des utilisations dans de nombreux secteurs en raison de sa polyvalence et de ses fonctionnalités. Si vous souhaitez en savoir plus sur Hadoop, consultez notre didacticiel Hadoop.

Discutons de certains de ses principaux cas d'utilisation afin que vous puissiez comprendre ses applications.

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Cas d'utilisation Hadoop

Hadoop étant une solution Big Data de premier plan, toute industrie utilisant les technologies Big Data utiliserait cette solution. Il existe de nombreux exemples d'applications Hadoop.

Les entreprises de plusieurs secteurs réalisent également l'importance du Big Data. Ils ont de gros volumes de données qu'ils doivent traiter. Et c'est pourquoi ils utilisent Hadoop et d'autres solutions Big Data.

Qu'il s'agisse d'une quantité considérable de données sur les employés ou d'une longue liste de numéros de consommateurs, les données peuvent prendre n'importe quelle forme. Et comme nous en avons discuté précédemment, Hadoop est un cadre de stockage de données robuste qui facilite l'accès rapide aux données et leur traitement.

Il existe de nombreux exemples de cas d'utilisation Hadoop, dont certains sont abordés ci-dessous :

Réseaux sociaux

Facebook et d'autres plateformes de médias sociaux stockent les données des utilisateurs et les traitent via plusieurs technologies (telles que l'apprentissage automatique).

Des vidéos aux profils d'utilisateurs, ils doivent stocker une grande variété de données qu'ils peuvent via Hadoop.

Soins de santé

Les hôpitaux utilisent Hadoop pour stocker les dossiers médicaux de leurs patients. Cela peut leur faire gagner beaucoup de temps et de ressources en stockant les données sur une plate-forme plus facilement accessible.

En stockant les données des réclamations des patients dans une plateforme plus accessible (Hadoop), ils peuvent mieux gérer ces dossiers.

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