Qu’est-ce que Hadoop ?
Hadoop est un framework open source qui permet de stocker et de traiter de très grands ensembles de données de manière distribuée et tolérante aux pannes. Conçu pour fonctionner sur des clusters de serveurs standards, il démocratise l’accès au calcul haute performance pour le Big Data.
Définition détaillée de Hadoop
Apache Hadoop est bien plus qu’un simple outil ; c’est un écosystème complet qui a révolutionné la manière dont les entreprises gèrent et analysent leurs données massives. Initialement inspiré par des publications de Google sur son système de fichiers (Google File System) et son modèle de programmation (MapReduce), Hadoop a été créé par Doug Cutting et Mike Cafarella en 2006. Le projet, nommé d’après l’éléphant en peluche du fils de Doug Cutting, a rapidement gagné en popularité et est devenu un projet de premier plan de la fondation Apache.
La force de Hadoop réside dans sa capacité à décomposer des problèmes complexes et des ensembles de données volumineux en plus petites parties gérables, qui sont ensuite distribuées sur un grand nombre de machines. Chaque machine du cluster contribue à la fois à la capacité de stockage et à la puissance de calcul. Cette architecture horizontale (scale-out) permet une mise à l’échelle quasi linéaire : pour augmenter la capacité, il suffit d’ajouter de nouveaux serveurs au cluster, ce qui est beaucoup plus économique que d’augmenter la puissance d’un unique serveur monolithique (scale-up).
Au cœur de Hadoop se trouvent deux composants principaux : le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) pour le stockage, et le modèle de traitement MapReduce. HDFS segmente les fichiers en gros blocs (généralement de 128 Mo) et les réplique sur plusieurs nœuds du cluster pour garantir la redondance et la haute disponibilité des données. En cas de défaillance d’un serveur, les données restent accessibles depuis une autre de leurs copies. MapReduce, quant à lui, est un paradigme de programmation qui permet de traiter ces données en parallèle sur l’ensemble du cluster.
L’écosystème Hadoop s’est depuis enrichi de nombreux autres projets qui viennent compléter ses fonctionnalités de base. Des outils comme Hive, Pig, et Spark (qui peut fonctionner avec ou sans Hadoop) offrent des niveaux d’abstraction plus élevés pour l’analyse de données, tandis que YARN (Yet Another Resource Negotiator) a été introduit pour gérer les ressources du cluster de manière plus flexible, permettant à d’autres applications que MapReduce de fonctionner sur Hadoop.
Comment fonctionne Hadoop ?
L’architecture de Hadoop est conçue pour la simplicité et la robustesse. Le fonctionnement repose sur une architecture maître-esclave. Pour HDFS, un nœud maître appelé NameNode gère l’arborescence du système de fichiers et les métadonnées indiquant où les blocs de données sont stockés. Les nœuds esclaves, appelés DataNodes, stockent et récupèrent les blocs de données sur instruction du NameNode. Pour le traitement, le gestionnaire de ressources YARN comprend un ResourceManager (maître) qui alloue les ressources du cluster et des NodeManagers (esclaves) sur chaque machine pour exécuter les tâches. Le traitement des données se fait en déplaçant le calcul vers les données, et non l’inverse. Cela signifie que le code de l’application est envoyé aux nœuds où les données sont stockées, minimisant ainsi le trafic réseau, qui est souvent le goulot d’étranglement dans les systèmes de calcul distribué. Le modèle MapReduce divise le traitement en deux phases : la phase ‘Map’ où les données sont filtrées et transformées en paires clé-valeur, et la phase ‘Reduce’ où les résultats de la phase ‘Map’ sont agrégés pour produire le résultat final.
Hadoop est-il toujours pertinent à l’ère du Cloud ?
Avec l’avènement des solutions de Big Data entièrement gérées dans le cloud, comme Amazon EMR, Google Dataproc ou Microsoft Azure HDInsight, la question de la pertinence de Hadoop est souvent posée. Il est vrai que le déploiement et la maintenance d’un cluster Hadoop sur site (on-premise) peuvent être complexes et coûteux. Cependant, Hadoop reste une technologie fondamentale. La plupart des services cloud de Big Data sont en réalité basés sur des distributions Hadoop ou des technologies de son écosystème. De plus, pour des raisons de sécurité, de gouvernance des données ou de coûts, de nombreuses entreprises, en particulier dans les secteurs réglementés comme la finance ou la santé, préfèrent conserver leurs données sur des infrastructures privées. Dans ces contextes, Hadoop reste une solution de choix. De plus, la compréhension des principes de Hadoop est essentielle pour tout professionnel de la donnée, car ils sont à la base de nombreux autres systèmes distribués modernes.
Quelles sont les différences entre Hadoop et Spark ?
Hadoop et Spark sont souvent mentionnés ensemble, mais ils ne sont pas interchangeables. Spark est un moteur de traitement de données distribué plus récent et plus rapide que le MapReduce de Hadoop. La principale différence réside dans la manière dont ils utilisent la mémoire. MapReduce écrit les résultats intermédiaires des calculs sur le disque, ce qui entraîne une latence importante. Spark, en revanche, effectue les calculs en mémoire (in-memory), ce qui le rend jusqu’à 100 fois plus rapide pour certaines applications. Cependant, Spark ne dispose pas de son propre système de fichiers distribué ; il s’appuie souvent sur HDFS de Hadoop pour le stockage. Ainsi, il est très courant de voir des déploiements où Spark est utilisé comme moteur de traitement sur un cluster de stockage Hadoop. On peut donc voir Spark comme une évolution et un complément à l’écosystème Hadoop, plutôt qu’un remplaçant direct. Pour en savoir plus sur les technologies de traitement de données, vous pouvez consulter notre glossaire du Big Data.
Applications concrètes
Les cas d’usage de Hadoop sont vastes et touchent de nombreux secteurs. Dans le secteur financier, les banques utilisent Hadoop pour l’analyse de risques, la détection de fraudes en temps réel et l’analyse des transactions. Dans le commerce de détail, Hadoop permet d’analyser les comportements d’achat des clients pour personnaliser les recommandations de produits et optimiser les stocks. Les entreprises de télécommunication analysent les données de réseau pour optimiser la qualité de service et prédire les pannes. Dans le domaine de la recherche scientifique, Hadoop est utilisé pour traiter d’énormes volumes de données génomiques ou astronomiques. Les géants du web comme Facebook et Yahoo ont été parmi les premiers à adopter massivement Hadoop pour indexer le web, analyser les interactions sociales et construire leurs systèmes de publicité ciblée. Pour une exploration plus approfondie des applications du Big Data, les bootcamps de DATAROCKSTARS offrent une formation pratique.
Hadoop et les métiers de la Data
La maîtrise de Hadoop et de son écosystème est une compétence très recherchée pour de nombreux métiers de la data. Les Data Engineers sont souvent chargés de construire et de maintenir les pipelines de données basés sur Hadoop. Les Data Scientists utilisent des outils comme Spark et Hive sur des clusters Hadoop pour explorer les données et construire des modèles de machine learning à grande échelle. Les Data Analysts peuvent utiliser des interfaces SQL comme Hive ou Impala pour interroger des pétaoctets de données stockées dans HDFS. Une connaissance solide de Hadoop ouvre donc la porte à des carrières passionnantes et bien rémunérées dans le domaine en pleine expansion de la Data. Pour en savoir plus sur les carrières dans la data, lisez nos articles de blog. Pour une source d’information académique, la page Wikipedia sur Hadoop est un excellent point de départ, ainsi que la documentation du cours de Stanford sur les grands ensembles de données.