Hadoop Big Data

Stockage des données décisionnelles - Big Data

Type de produit et caractéristiques d'Hadoop Big Data

La technologie Hadoop est un framework JAVA prédisposé à faciliter la réalisation d’applications distribuées et le stockage de données sous un mode colonne. Il permet, entre autres, de travailler, déployer des traitements sur l’ensemble des nœuds d'un cluster. Apache est le précurseur de cette technologie innovatrice.

Présentation et concept d'Hadoop

Les SGBD traditionnels ne peuvent pas traiter des volumes de teraoctets de données. Seul l’usage de technologies telles Hadoop permet d'affronter des volumes de type Big Data.

Fonctionnalités principales d'Hadoop

Hadoop n’est pas un seul et unique projet. Tout un ensemble de sous-projets est mis à disposition du grand public. On peut noter 3 «principaux» composants :

  • Hadoop Common : composants communs permettant de gérer les systèmes de fichiers distribués. Beaucoup de modules se basent sur ce projet.
  • HDFS (Hadoop Distributed File System) : Un système de fichiers distribués conçu pour gérer de grosses volumétries.
  • MapReduce : un framework logiciel qui facilite la réalisation d’applications capables de fonctionner dans un environnement clustérisé.

Hadoop

D’autres projets sont basés sur Hadoop à savoir :

  • HBase : base de données vectorielle et distribuée, orientée colonne créé pour gérer des Téraoctets de données.
  • Hive : logiciel permettant la requête, analyse des données contenues dans un datawarehouse Hadoop. L’exécution des requêtes s’effectuent via MapReduce afin de réduire le temps de traitement. Cet outil permet d’interroger aisément les données grâce à son langage HiveQL proche de la syntaxe SQL.
  • Pig : outil d’analyse, traitement des données par le biais de scripts.
  • Zookeeper : permet la coordination des différents services au sein de l'application Hadoop.
  • Ambari : monitore, gère le cluster Hadoop via une interface web.
  • Et bien d’autres outils liés à la suite Hadoop.

Dans quels cas utiliser Hadoop ?

Next Decision préconise l’écosystème Hadoop dès lors qu’une entreprise :

  • Traite de nombreuses données, qui, de plus, sont non structurées.
  • Nécessite une architecture évolutive au fil du temps.
  • Souhaite affronter des projets de type Big Data particulier dans des projets décisionnels avec des données exogènes à la société.

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