Hadoop : Big Data, une solution sort du lot

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hadoop cover bigdata

D’après certains professionnels et experts, le Big Data devrait influencer toutes les décisions stratégiques des entreprises. Cependant les infrastructures, actuellement en place dans les systèmes d’information, ne permettront pas de gérer le volume des données (Datawarehouse) à traiter pour prendre des décisions plus pertinentes. Pour tous les managers et les utilisateurs qui souhaitent avoir à disposition des outils de Data Management afin de leur permettre de traiter les données de manière efficiente ; des solutions devront être implantées au cœur des systèmes d’information pour permettre de développer des solutions adaptées aux besoins de ces managers.

Hadoop représente une opportunité pour les entreprises

Cette solution est comme un réservoir de données utilisées pour préparer, transformer les données et faciliter les actions de Data Management. Les projets pourront alors graviter autour de bases de données traitées pour prendre des décisions plus légitimes grâce à des informations entrantes de meilleure qualité.

Le framework Hadoop

Les solutions Big Data intègrent une couche de support d’application, ce qui est appelé un framework, celui-ci fait un lien entre la couche de stockage des données et leurs traitements. Hadoop dispose d’une structure qui permet de créer des environnements dédiés aux calculs parallèles et distribués. Cette architecture de développement associe le système de fichier distribué HDFS (Hadoop Distributed File System), la base donnée distribuée Hbase qui consolide les données en informations pures, et l’algorithme MapReduce. Cette structure est un modèle de programmation qui permet la manipulation des données en très grande quantité et distribuées sur le cluster de nœuds de serveurs qui composent l’architecture de la solution Big Data déployée.

L’architecture MapReduce

Il est important de se concentrer sur cette composante qu’est MapReduce. Une solution de Big Data dépend avant tout de son algorithme. La capacité de cumuler les calculs en parallèle et les tolérances aux erreurs des données sources sont des exemples de critères de performance de ces solutions tant désirées pour tous les managers avares de connaissance sur leur activité et surtout leurs clients.

Le traitement analytique de MapReduce s’établit par des processus de développement structurés dédiés aux calculs parallèles et distribués. C’est un modèle de programmation dédié au traitement des données en grande quantité. Ces traitements manipulent les données sur les nœuds de serveurs sur lesquels se basent les solutions Big Data.

D’un point de vue fonctionnel

MapReduce découpe et segmente les fichiers en blocs homogènes pour les distribuer sur les nœuds de traitement. Les données sont alors traitées dans la moulinette d’un programme de traitement et d’analyse. MapReduce permet alors de manipuler et analyser des données non structurées, grâce à un découpage permettant de piloter les nœuds aisément en fonction des performances, en s’affranchissant des erreurs.

Hadoop est une technologie qui n’est pas facilement accessible, mais des prestataires du numérique s’intéressent et investissent sur cette solution qui semble sortir du lot.