Qu'est-ce que Hadoop ?

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Partout dans le monde, les entreprises ont accru leur utilisation et leur analyse des big data afin de prendre des décisions efficaces ayant un impact sur leurs activités. Ces entreprises se sont tournées vers la génération de plus de données dans l'espoir de produire des informations clés pour améliorer leur croissance. 

Les big data représentent de grandes quantités d'informations variées utilisées à des fins d'analyse. Ces ensembles de données se présentent sous des formes structurées ou non structurées et peuvent se développer à un rythme ou une vitesse croissante. Il existe aujourd'hui sur le marché un fossé entre la demande de professionnels qualifiés capables de gérer les tâches liées aux big data et l'offre de travailleurs qualifiés. Le développement de vos compétences dans les technologies connexes est essentiel pour profiter des opportunités d'emploi potentielles et décrocher un poste en tant que professionnel du big data. 

Hadoop est aujourd'hui un logiciel populaire et largement utilisé dans le domaine du big data. En tant que logiciel libre géré par l'Apache Software Foundation, Hadoop fournit un environnement de développement (framework) et un ensemble de technologies capables de gérer de nombreuses tâches liées au stockage et au traitement des données. 

Avant de développer vos compétences et de poursuivre une carrière qui pourrait reposer sur Hadoop, découvrez l'histoire de Hadoop, ses différentes utilisations dans divers secteurs, ses avantages et ses inconvénients, et comment vous pouvez commencer votre apprentissage de Hadoop dès aujourd'hui. 

Qu'est-ce que Hadoop ?

Hadoop est un framework libre et fiable qui permet de traiter efficacement des quantités massives d'informations ou de données de manière évolutive. En tant que plateforme, Hadoop favorise un traitement rapide et une gestion complète du stockage des données adaptée aux solutions de big data. Il obtient des résultats de calcul impressionnants en répartissant la charge de travail entre plusieurs nœuds d'une grappe qui effectuent des tâches en même temps.

L'une des principales caractéristiques de Hadoop est sa capacité à évoluer rapidement en ajoutant des nœuds de calcul dans une grappe de matériel de base afin d'augmenter la puissance de traitement. Au lieu d'exécuter des tâches sur un seul ordinateur, Hadoop relie plusieurs ordinateurs dans une grappe (cluster) qui offre la possibilité de calculer et de stocker des données. La programmation de Hadoop s'appuie sur le langage de programmation Java.

Le développement de Hadoop a eu lieu pour gérer la croissance explosive du web. Alors que le nombre de pages web atteignait des milliards, les entreprises ont commencé à construire des frameworks open source pour s'attaquer à la tâche difficile de gérer les recherches et de fournir des résultats précis. Les entreprises de nouvelles technologies de l'époque, telles que Google et Yahoo, ont travaillé à la création et au développement de frameworks capables d'automatiser les recherches sur le web. Hadoop est l'un des frameworks open source créés à cette époque par la Apache Software Foundation. En 2008, Yahoo a officiellement ouvert le code de Hadoop [1].

Modules Hadoop 

Quatre modules clés dans Hadoop permettent au logiciel de traiter de grandes quantités de données et de fonctionner efficacement malgré divers défis et obstacles. Ces quatre modules sont les suivants :

• Hadoop Distributed File System (HDFS) :  Le HDFS (le système de fichiers distribués Hadoop) contient vos données, comme un fichier local sur votre bureau, et permet à Hadoop d'avoir des capacités de stockage en utilisant du matériel de base. D'autres caractéristiques essentielles du HDFS sont sa capacité à gérer de grandes quantités de données, sa grande tolérance aux erreurs ou aux défaillances et ses caractéristiques d'évolutivité. 

• Yet Another Resource Negotiatior (YARN) : ce module de gestion du cluster planifie les tâches et surveille l'utilisation globale des ressources dans le système. YARN s'efforce également d'allouer efficacement les ressources en gérant correctement les ressources de la grappe (cluster).

• MapReduce : Le module MapReduce de Hadoop permet au système d’effectuer des traitements en parallèle. MapReduce décompose votre ensemble de données en sous-parties plus petites et fournit à chaque nœud une tâche à traiter. 

• Hadoop Common : souvent appelé Hadoop Core, ce module contient les bibliothèques de base, généralement en langage de programmation Java, et les outils fréquemment utilisés pour faire fonctionner les autres modules. 

À quoi sert Hadoop ?

Hadoop est aujourd'hui utilisé dans un grand nombre de situations liées au traitement et au stockage de données. Ces applications ont une grande portée et illustrent la puissance de Hadoop au-delà de son objectif initial de traitement des recherches et de fourniture de résultats précis. Trois des principales tâches que vous pouvez réaliser avec Hadoop sont le traitement des données volumineuses (big data), le traitement parallèle et le stockage de données diverses.

Traitement des données volumineuses

Comme nous l'avons mentionné, Hadoop peut traiter des ensembles de données volumineux, atteignant dans certains cas la taille de pétaoctets. Il y parvient en faisant évoluer son cluster de calcul et en y incorporant de nombreux nœuds. Hadoop dispose ainsi de la puissance de traitement nécessaire pour traiter des ensembles de données volumineux. 

Traitement parallèle

Comme nous l'avons vu dans la description de MapReduce, Hadoop offre la possibilité d'effectuer plusieurs tâches ou travaux en parallèle. Il divise vos données en éléments plus petits et répartit la charge de travail entre plusieurs nœuds. 

Diversité du stockage des données

Hadoop fonctionne avec de nombreux types de données, textes, images ou autres. Cette capacité signifie également qu'il stocke efficacement des données structurées ou non structurées, ce qui vous offre une flexibilité maximale dans le choix du mode d'utilisation de Hadoop.

Qui utilise Hadoop ?

Les avantages de Hadoop en tant que logiciel libre et peu coûteux ont attiré l'attention de nombreuses entreprises dans divers secteurs d'activité confrontés à l'analyse des données et aux défis du Big Data.  Toutes les entreprises chargées de traiter des quantités massives de données à la fois utilisent Hadoop pour ses capacités en matière de big data. Les utilisations comprennent le traitement parallèle des données, les fonctions de stockage des données, le traitement des ensembles de données prétraitées avec les lacs de données, et même les fonctions de recherche. Les secteurs qui utilisent Hadoop pour relever les défis du big data et de l'analyse sont les suivants :

• La banque et la finance : Ces entreprises déploient Hadoop pour élaborer divers modèles d'analyse des risques et de la gestion. 

• Les assurances : Comme dans le secteur bancaire et financier, les compagnies d'assurance peuvent utiliser Hadoop pour la gestion des risques et la création de modèles. 

• Le marketing : Les équipes marketing se concentrent sur le traitement et l'analyse des informations relatives à la gestion de la relation client et peuvent utiliser Hadoop pour mener à bien cette tâche de manière efficace. 

• L’IA et l’apprentissage automatique : En raison de la grande quantité de données nécessaires pour former et développer des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces, les entreprises axées sur ce secteur exploitent Hadoop pour traiter des quantités massives d'informations afin de construire des modèles avancés et d'autres applications. 

• Les clouds publics : Les fournisseurs de clouds publics, tels que Google Cloud et Amazon Web Services, utilisent Hadoop pour créer des outils et des applications de big data pour leurs clients sur le cloud.

Avantages et inconvénients de l'utilisation de Hadoop

Hadoop présente de nombreux avantages en raison de ses impressionnantes capacités de traitement et de stockage, ainsi que de son efficacité globale pour les problèmes liés au big data. Cependant, une liste d'inconvénients s'est développée au fur et à mesure que Hadoop prenait de l'âge et que de nouvelles applications voyaient le jour. 

Avantages

L'importance de Hadoop se mesure à ses différents avantages, notamment :

• Son évolutivité : Hadoop est évolutif grâce à son modèle distribué, en vous permettant d'augmenter le nombre de nœuds que vous utilisez pour traiter les données.

• Sa flexibilité : Hadoop élimine la nécessité de prétraiter les données avant de les stocker. Cette flexibilité vous permet de stocker et d'utiliser vos données en fonction de vos besoins.

• Sa puissance de calcul : Hadoop vous permet de gérer et de traiter rapidement de grandes quantités de données en augmentant le nombre de nœuds utilisés à un moment donné.

• Sa tolérance aux pannes : Si une erreur se produit dans votre matériel, par exemple si un nœud spécifique tombe en panne, Hadoop envoie automatiquement les tâches gérées par ce nœud à un autre nœud pour garantir l'achèvement de tous les traitements. En outre, Hadoop automatise l'enregistrement de copies supplémentaires de vos données en plusieurs endroits.

• Son faible coût : Hadoop est un logiciel peu coûteux capable de traiter des applications de big data parce qu'il utilise du matériel de base et qu'il est open source. 

Inconvénients

Les défis posés par Hadoop et ses inconvénients actuels sont les suivants :

• Sa complexité : Vous risquez de rencontrer des difficultés avec MapReduce lorsque vous essayez de vous attaquer à des tâches difficiles, car il faut coder en Java. Vous pourriez également avoir du mal à déterminer quels outils déployer pour vos tâches, car MapReduce propose de nombreux outils et fonctions différents dans le cadre de son vaste écosystème. 

• Ses limites en matière de gestion et de gouvernance des données : De nombreux aspects de la gestion et de la gouvernance des données doivent être améliorés dans Hadoop, notamment le nettoyage des données, la gestion des métadonnées et les outils spécifiques destinés à garantir la qualité et la normalisation des données. 

• Des problèmes de sécurité : Bien que Hadoop dispose de divers outils configurés pour faciliter l'authentification des données, l'audit, le cryptage et d'autres tâches liées à la sécurité, la protection des données reste un sujet de préoccupation en raison des quantités massives de données traitées dans Hadoop.

• Le manque de professionnels qualifiés : Les entreprises ont du mal à trouver des programmeurs débutants ayant des compétences suffisantes en Java pour gérer MapReduce. 

Comment commencer à apprendre Hadoop

Pour progresser dans votre carrière professionnelle dans le domaine des données et de l'analyse, l'apprentissage d'Hadoop et l'acquisition de compétences spécialisées dans cette technologie de big data peuvent augmenter vos chances de décrocher un emploi de haut niveau et d'accroître vos revenus. Avant de commencer à apprendre des concepts Hadoop spécifiques, il peut être utile d'identifier les compétences connexes que vous pouvez développer.

Parmi les compétences générales applicables, citons la connaissance du système d'exploitation Linux, des compétences en programmation en Java ou Python et une expérience du langage SQL. Bien qu'il ne soit pas nécessaire de maîtriser ces compétences avant d'apprendre Hadoop, elles peuvent constituer une introduction fondamentale aux compétences techniques liées à Hadoop. 

Au-delà des compétences techniques générales, les étapes essentielles à suivre pour apprendre Hadoop sont les suivantes :

• Comprendre les bases d'Hadoop : Commencez par apprendre les concepts fondamentaux du logiciel Hadoop et comprenez comment son framework peut vous permettre de résoudre des problèmes complexes. Ces concepts clés incluent les principaux modules de Hadoop, tels que HDFS, YARN et MapReduce. 

• Essayez Hadoop : Une fois que vous avez acquis les connaissances de base, le téléchargement et l’essai d'Hadoop constituent l'étape suivante pour accroître votre confiance et acquérir des compétences essentielles. Hadoop étant un logiciel libre, vous pouvez accéder à des ressources de formation et les utilisert de manière interactive pour commencer votre parcours. 

• Familiarisez-vous avec les mises à jour technologiques : En vous tenant au courant des nouvelles mises à jour de Hadoop, vous pouvez vous assurer que votre apprentissage est pertinent et que vous suivez les meilleures pratiques. Diverses ressources telles que les blogs, les forums en ligne et le site web d'Apache Hadoop sont d'excellentes sources de référence pour suivre les tendances actuelles d'Hadoop et des technologies connexes. 

• Suivre un cours sur Hadoop : Les cours sur Hadoop peuvent faciliter votre apprentissage si vous êtes un débutant complet ou si vous avez une certaine expérience, et vous familiariser avec une grande variété de sujets Hadoop. 

• Obtenir une certification Hadoop : L'obtention d'une certification Hadoop vous permet d'affiner vos compétences et de les mettre en valeur de manière démontrable pour vos clients et employeurs potentiels. De nombreux sites et entreprises en ligne proposent des programmes de certification Hadoop. 

Vous pouvez également approfondir vos connaissances en obtenant un certificat professionnel en ligne, un titre qui peut contribuer à renforcer votre CV. D'excellents cours liés à Hadoop sont proposés sur Coursera, tels que le Certificat Professionnel en Ingénierie Des Données d'IBM.

Pour commencer sur Coursera

Apprenez-en plus sur Hadoop et d'autres outils utilisés dans le domaine du big data en suivant un cours ou en obtenant un certificat sur Coursera. Pensez à consulter le cours Introduction to Big Data de l'Université de Californie à San Diego. Ce cours couvre divers sujets dans le domaine du big data, notamment les caractéristiques du big data, les dimensions de son évolutivité, la programmation pour le big data, les systèmes de big data et la manière d'utiliser Hadoop. 

Un autre cours pertinent qui mérite de s’y intéresser est le Certificat Professionnel en Ingénierie des Données d'IBM. Enseigné au niveau débutant, ce cours se concentre sur l'enseignement des compétences pratiques utilisées par les ingénieurs de données aujourd'hui. Les sujets abordés comprennent la construction et la gestion de bases de données relationnelles, la mise en œuvre de pipelines de données, la création de tableaux de bord interactifs et l'acquisition d'une expérience avec MongoDB et Hadoop.