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Partout dans le monde, les entreprises ont accru leur utilisation et leur analyse des big data afin de prendre des d茅cisions efficaces ayant un impact sur leurs activit茅s. Ces entreprises se sont tourn茅es vers la g茅n茅ration de plus de 诲辞苍苍茅别蝉 dans l'espoir de produire des informations cl茅s pour am茅liorer leur croissance.聽

Les big data repr茅sentent de grandes quantit茅s d'informations vari茅es utilis茅es 脿 des fins d'analyse. Ces ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 se pr茅sentent sous des formes structur茅es ou non structur茅es et peuvent se d茅velopper 脿 un rythme ou une vitesse croissante. Il existe aujourd'hui sur le march茅 un foss茅 entre la demande de professionnels qualifi茅s capables de g茅rer les t芒ches li茅es aux big data et l'offre de travailleurs qualifi茅s. Le d茅veloppement de vos comp茅tences dans les technologies connexes est essentiel pour profiter des opportunit茅s d'emploi potentielles et d茅crocher un poste en tant que professionnel du big data.聽

Hadoop est aujourd'hui un logiciel populaire et largement utilis茅 dans le domaine du big data. En tant que logiciel libre g茅r茅 par l'Apache Software Foundation, Hadoop fournit un environnement de d茅veloppement (framework) et un ensemble de technologies capables de g茅rer de nombreuses t芒ches li茅es au stockage et au traitement des 诲辞苍苍茅别蝉.聽

Avant de d茅velopper vos comp茅tences et de poursuivre une carri猫re qui pourrait reposer sur Hadoop, d茅couvrez l'histoire de Hadoop, ses diff茅rentes utilisations dans divers secteurs, ses avantages et ses inconv茅nients, et comment vous pouvez commencer votre apprentissage de Hadoop d猫s aujourd'hui.聽

Qu'est-ce que Hadoop ?

Hadoop est un framework libre et fiable qui permet de traiter efficacement des quantit茅s massives d'informations ou de 诲辞苍苍茅别蝉 de mani猫re 茅volutive. En tant que plateforme, Hadoop favorise un traitement rapide et une gestion compl猫te du stockage des 诲辞苍苍茅别蝉 adapt茅e aux solutions de big data. Il obtient des r茅sultats de calcul impressionnants en r茅partissant la charge de travail entre plusieurs n艙uds d'une grappe qui effectuent des t芒ches en m锚me temps.

L'une des principales caract茅ristiques de Hadoop est sa capacit茅 脿 茅voluer rapidement en ajoutant des n艙uds de calcul dans une grappe de mat茅riel de base afin d'augmenter la puissance de traitement. Au lieu d'ex茅cuter des t芒ches sur un seul ordinateur, Hadoop relie plusieurs ordinateurs dans une grappe (cluster) qui offre la possibilit茅 de calculer et de stocker des 诲辞苍苍茅别蝉. La programmation de Hadoop s'appuie sur le langage de programmation Java.

Le d茅veloppement de Hadoop a eu lieu pour g茅rer la croissance explosive du web. Alors que le nombre de pages web atteignait des milliards, les entreprises ont commenc茅 脿 construire des frameworks open source pour s'attaquer 脿 la t芒che difficile de g茅rer les recherches et de fournir des r茅sultats pr茅cis. Les entreprises de nouvelles technologies de l'茅poque, telles que Google et Yahoo, ont travaill茅 脿 la cr茅ation et au d茅veloppement de frameworks capables d'automatiser les recherches sur le web. Hadoop est l'un des frameworks open source cr茅茅s 脿 cette 茅poque par la Apache Software Foundation. En 2008, Yahoo a officiellement ouvert le code de Hadoop [].

Modules Hadoop聽

Quatre modules cl茅s dans Hadoop permettent au logiciel de traiter de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 et de fonctionner efficacement malgr茅 divers d茅fis et obstacles. Ces quatre modules sont les suivants :

• Hadoop Distributed File System (HDFS) : 聽Le HDFS (le syst猫me de fichiers distribu茅s Hadoop) contient vos 诲辞苍苍茅别蝉, comme un fichier local sur votre bureau, et permet 脿 Hadoop d'avoir des capacit茅s de stockage en utilisant du mat茅riel de base. D'autres caract茅ristiques essentielles du HDFS sont sa capacit茅 脿 g茅rer de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉, sa grande tol茅rance aux erreurs ou aux d茅faillances et ses caract茅ristiques d'茅volutivit茅.聽

• Yet Another Resource Negotiatior (YARN) : ce module de gestion du cluster planifie les t芒ches et surveille l'utilisation globale des ressources dans le syst猫me. YARN s'efforce 茅galement d'allouer efficacement les ressources en g茅rant correctement les ressources de la grappe (cluster).

• MapReduce : Le module MapReduce de Hadoop permet au syst猫me d鈥檈ffectuer des traitements en parall猫le. MapReduce d茅compose votre ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 en sous-parties plus petites et fournit 脿 chaque n艙ud une t芒che 脿 traiter.聽

• Hadoop Common : souvent appel茅 Hadoop Core, ce module contient les biblioth猫ques de base, g茅n茅ralement en langage de programmation Java, et les outils fr茅quemment utilis茅s pour faire fonctionner les autres modules.聽

脌 quoi sert Hadoop ?

Hadoop est aujourd'hui utilis茅 dans un grand nombre de situations li茅es au traitement et au stockage de 诲辞苍苍茅别蝉. Ces applications ont une grande port茅e et illustrent la puissance de Hadoop au-del脿 de son objectif initial de traitement des recherches et de fourniture de r茅sultats pr茅cis. Trois des principales t芒ches que vous pouvez r茅aliser avec Hadoop sont le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 volumineuses (big data), le traitement parall猫le et le stockage de 诲辞苍苍茅别蝉 diverses.

Traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 volumineuses

Comme nous l'avons mentionn茅, Hadoop peut traiter des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 volumineux, atteignant dans certains cas la taille de p茅taoctets. Il y parvient en faisant 茅voluer son cluster de calcul et en y incorporant de nombreux n艙uds. Hadoop dispose ainsi de la puissance de traitement n茅cessaire pour traiter des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 volumineux.聽

Traitement parall猫le

Comme nous l'avons vu dans la description de MapReduce, Hadoop offre la possibilit茅 d'effectuer plusieurs t芒ches ou travaux en parall猫le. Il divise vos 诲辞苍苍茅别蝉 en 茅l茅ments plus petits et r茅partit la charge de travail entre plusieurs n艙uds.聽

Diversit茅 du stockage des 诲辞苍苍茅别蝉

Hadoop fonctionne avec de nombreux types de 诲辞苍苍茅别蝉, textes, images ou autres. Cette capacit茅 signifie 茅galement qu'il stocke efficacement des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es ou non structur茅es, ce qui vous offre une flexibilit茅 maximale dans le choix du mode d'utilisation de Hadoop.

Qui utilise Hadoop ?

Les avantages de Hadoop en tant que logiciel libre et peu co没teux ont attir茅 l'attention de nombreuses entreprises dans divers secteurs d'activit茅 confront茅s 脿 l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 et aux d茅fis du Big Data.聽 Toutes les entreprises charg茅es de traiter des quantit茅s massives de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 la fois utilisent Hadoop pour ses capacit茅s en mati猫re de big data. Les utilisations comprennent le traitement parall猫le des 诲辞苍苍茅别蝉, les fonctions de stockage des 诲辞苍苍茅别蝉, le traitement des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pr茅trait茅es avec les lacs de 诲辞苍苍茅别蝉, et m锚me les fonctions de recherche. Les secteurs qui utilisent Hadoop pour relever les d茅fis du big data et de l'analyse sont les suivants :

• La banque et la finance : Ces entreprises d茅ploient Hadoop pour 茅laborer divers mod猫les d'analyse des risques et de la gestion.聽

• Les assurances : Comme dans le secteur bancaire et financier, les compagnies d'assurance peuvent utiliser Hadoop pour la gestion des risques et la cr茅ation de mod猫les.聽

• Le marketing : Les 茅quipes marketing se concentrent sur le traitement et l'analyse des informations relatives 脿 la gestion de la relation client et peuvent utiliser Hadoop pour mener 脿 bien cette t芒che de mani猫re efficace.聽

• L鈥橧A et l鈥檃pprentissage automatique : En raison de la grande quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 n茅cessaires pour former et d茅velopper des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces, les entreprises ax茅es sur ce secteur exploitent Hadoop pour traiter des quantit茅s massives d'informations afin de construire des mod猫les avanc茅s et d'autres applications.聽

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

Avantages et inconv茅nients de l'utilisation de Hadoop

Hadoop pr茅sente de nombreux avantages en raison de ses impressionnantes capacit茅s de traitement et de stockage, ainsi que de son efficacit茅 globale pour les probl猫mes li茅s au big data. Cependant, une liste d'inconv茅nients s'est d茅velopp茅e au fur et 脿 mesure que Hadoop prenait de l'芒ge et que de nouvelles applications voyaient le jour.聽

Avantages

L'importance de Hadoop se mesure 脿 ses diff茅rents avantages, notamment :

• Son 茅volutivit茅 : Hadoop est 茅volutif gr芒ce 脿 son mod猫le distribu茅, en vous permettant d'augmenter le nombre de n艙uds que vous utilisez pour traiter les 诲辞苍苍茅别蝉.

• Sa flexibilit茅 : Hadoop 茅limine la n茅cessit茅 de pr茅traiter les 诲辞苍苍茅别蝉 avant de les stocker. Cette flexibilit茅 vous permet de stocker et d'utiliser vos 诲辞苍苍茅别蝉 en fonction de vos besoins.

• Sa puissance de calcul : Hadoop vous permet de g茅rer et de traiter rapidement de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 en augmentant le nombre de n艙uds utilis茅s 脿 un moment donn茅.

• Sa tol茅rance aux pannes : Si une erreur se produit dans votre mat茅riel, par exemple si un n艙ud sp茅cifique tombe en panne, Hadoop envoie automatiquement les t芒ches g茅r茅es par ce n艙ud 脿 un autre n艙ud pour garantir l'ach猫vement de tous les traitements. En outre, Hadoop automatise l'enregistrement de copies suppl茅mentaires de vos 诲辞苍苍茅别蝉 en plusieurs endroits.

• Son faible co没t : Hadoop est un logiciel peu co没teux capable de traiter des applications de big data parce qu'il utilise du mat茅riel de base et qu'il est open source.聽

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Les d茅fis pos茅s par Hadoop et ses inconv茅nients actuels sont les suivants :

• Sa complexit茅 : Vous risquez de rencontrer des difficult茅s avec MapReduce lorsque vous essayez de vous attaquer 脿 des t芒ches difficiles, car il faut coder en Java. Vous pourriez 茅galement avoir du mal 脿 d茅terminer quels outils d茅ployer pour vos t芒ches, car MapReduce propose de nombreux outils et fonctions diff茅rents dans le cadre de son vaste 茅cosyst猫me.聽

• Ses limites en mati猫re de gestion et de gouvernance des 诲辞苍苍茅别蝉 : De nombreux aspects de la gestion et de la gouvernance des 诲辞苍苍茅别蝉 doivent 锚tre am茅lior茅s dans Hadoop, notamment le nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉, la gestion des m茅ta诲辞苍苍茅别蝉 et les outils sp茅cifiques destin茅s 脿 garantir la qualit茅 et la normalisation des 诲辞苍苍茅别蝉.聽

• Des probl猫mes de s茅curit茅 : Bien que Hadoop dispose de divers outils configur茅s pour faciliter l'authentification des 诲辞苍苍茅别蝉, l'audit, le cryptage et d'autres t芒ches li茅es 脿 la s茅curit茅, la protection des 诲辞苍苍茅别蝉 reste un sujet de pr茅occupation en raison des quantit茅s massives de 诲辞苍苍茅别蝉 trait茅es dans Hadoop.

• Le manque de professionnels qualifi茅s : Les entreprises ont du mal 脿 trouver des programmeurs d茅butants ayant des comp茅tences suffisantes en Java pour g茅rer MapReduce.聽

Comment commencer 脿 apprendre Hadoop

Pour progresser dans votre carri猫re professionnelle dans le domaine des 诲辞苍苍茅别蝉 et de l'analyse, l'apprentissage d'Hadoop et l'acquisition de comp茅tences sp茅cialis茅es dans cette technologie de big data peuvent augmenter vos chances de d茅crocher un emploi de haut niveau et d'accro卯tre vos revenus. Avant de commencer 脿 apprendre des concepts Hadoop sp茅cifiques, il peut 锚tre utile d'identifier les comp茅tences connexes que vous pouvez d茅velopper.

Parmi les comp茅tences g茅n茅rales applicables, citons la connaissance du syst猫me d'exploitation Linux, des comp茅tences en programmation en Java ou Python et une exp茅rience du langage SQL. Bien qu'il ne soit pas n茅cessaire de ma卯triser ces comp茅tences avant d'apprendre Hadoop, elles peuvent constituer une introduction fondamentale aux comp茅tences techniques li茅es 脿 Hadoop.聽

Au-del脿 des comp茅tences techniques g茅n茅rales, les 茅tapes essentielles 脿 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 r茅soudre des probl猫mes complexes. Ces concepts cl茅s incluent les principaux modules de Hadoop, tels que HDFS, YARN et MapReduce.聽

• Essayez Hadoop : Une fois que vous avez acquis les connaissances de base, le t茅l茅chargement et l鈥檈ssai d'Hadoop constituent l'茅tape suivante pour accro卯tre votre confiance et acqu茅rir des comp茅tences essentielles. Hadoop 茅tant un logiciel libre, vous pouvez acc茅der 脿 des ressources de formation et les utilisert de mani猫re interactive pour commencer votre parcours.聽

• Familiarisez-vous avec les mises 脿 jour technologiques : En vous tenant au courant des nouvelles mises 脿 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 r茅f茅rence pour suivre les tendances actuelles d'Hadoop et des technologies connexes.聽

• Suivre un cours sur Hadoop : Les cours sur Hadoop peuvent faciliter votre apprentissage si vous 锚tes un d茅butant complet ou si vous avez une certaine exp茅rience, et vous familiariser avec une grande vari茅t茅 de sujets Hadoop.聽

• Obtenir une certification Hadoop : L'obtention d'une certification Hadoop vous permet d'affiner vos comp茅tences et de les mettre en valeur de mani猫re d茅montrable pour vos clients et employeurs potentiels. De nombreux sites et entreprises en ligne proposent des programmes de certification Hadoop.聽

Vous pouvez 茅galement approfondir vos connaissances en obtenant un certificat professionnel en ligne, un titre qui peut contribuer 脿 renforcer votre CV. D'excellents cours li茅s 脿 Hadoop sont propos茅s sur 糖心vlog官网观看, tels que le Certificat Professionnel en 滨苍驳茅苍颈别谤颈别 Des Donn茅es d'IBM.

Pour commencer sur 糖心vlog官网观看

Apprenez-en plus sur Hadoop et d'autres outils utilis茅s dans le domaine du big data en suivant un cours ou en obtenant un certificat sur 糖心vlog官网观看. Pensez 脿 consulter le cours Introduction to Big Data de l'Universit茅 de Californie 脿 San Diego. Ce cours couvre divers sujets dans le domaine du big data, notamment les caract茅ristiques du big data, les dimensions de son 茅volutivit茅, la programmation pour le big data, les syst猫mes de big data et la mani猫re d'utiliser Hadoop.聽

Un autre cours pertinent qui m茅rite de s鈥檡 int茅resser est le Certificat Professionnel en 滨苍驳茅苍颈别谤颈别 des Donn茅es d'IBM. Enseign茅 au niveau d茅butant, ce cours se concentre sur l'enseignement des comp茅tences pratiques utilis茅es par les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 aujourd'hui. Les sujets abord茅s comprennent la construction et la gestion de bases de 诲辞苍苍茅别蝉 relationnelles, la mise en 艙uvre de pipelines de 诲辞苍苍茅别蝉, la cr茅ation de tableaux de bord interactifs et l'acquisition d'une exp茅rience avec MongoDB et Hadoop.