Hadoop est un framework open-source qui a révolutionné le domaine de l’analyse des big data. Il se compose de deux éléments principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) et MapReduce. HDFS est responsable du stockage de grands ensembles de données sur un réseau distribué d’ordinateurs. Dans cet article, nous nous concentrerons sur les composants de HDFS et sur la manière dont ils fonctionnent ensemble.
Les trois caractéristiques de Hadoop
Les trois caractéristiques de Hadoop sont la tolérance aux pannes, la haute disponibilité et l’évolutivité. Avec HDFS, les données sont stockées sur plusieurs machines, ce qui les rend tolérantes aux pannes. Si un nœud tombe en panne, les données sont automatiquement répliquées sur d’autres nœuds. HDFS assure également une haute disponibilité en garantissant que les données sont toujours accessibles. Enfin, HDFS est hautement évolutif, ce qui permet d’ajouter facilement des nœuds au cluster au fur et à mesure que les données augmentent.
Comment fonctionne Hadoop MapReduce
MapReduce est le deuxième composant de Hadoop et est responsable du traitement de grands ensembles de données dans un environnement distribué. Il divise les données en petits morceaux et les traite en parallèle sur plusieurs machines. Le cadre MapReduce se compose de deux éléments principaux : le mappeur et le réducteur. Le Mapper prend les données d’entrée et les convertit en paires clé-valeur, qui sont ensuite traitées par le Reducer pour générer la sortie.
L’écosystème Hadoop comprend plusieurs autres technologies, notamment Apache Hive, Apache Pig, Apache Spark et Apache HBase. Apache Hive est un système d’entreposage de données qui fournit une interface de type SQL pour l’interrogation des données stockées dans Hadoop. Apache Pig est un langage de script de haut niveau utilisé pour traiter de grands ensembles de données. Apache Spark est un système de cluster computing rapide et polyvalent utilisé pour le traitement des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes. Apache HBase est une base de données NoSQL qui permet d’accéder en temps réel à de grands ensembles de données.
Le rôle du Namenode dans HDFS
Le Namenode est le nœud central de HDFS et est responsable de la gestion des métadonnées du système de fichiers. Il garde la trace de l’emplacement des fichiers stockés dans le cluster et gère la réplication des données sur plusieurs nœuds. Le Namenode effectue également la tâche critique de détection et de récupération des défaillances des nœuds.
Commande utilisée pour envoyer des données à HDFS
hadoop fs -put [local source] [destination]
La source locale est le fichier ou le répertoire du système de fichiers local que vous souhaitez copier dans HDFS, et la destination est l’emplacement dans HDFS où vous souhaitez stocker les données.
En conclusion, HDFS est un composant essentiel de l’écosystème Hadoop et fournit une solution de stockage évolutive, tolérante aux pannes et hautement disponible pour les données volumineuses (big data). Comprendre les composants de HDFS et comment ils fonctionnent ensemble est crucial pour toute personne travaillant avec Hadoop.
Le facteur de réplication par défaut du système de fichiers HDFS dans l’écosystème Hadoop est de 3.
HDFS stocke les données sur les nœuds sous forme de blocs, dont la taille est généralement de 128 Mo. Ces blocs sont répliqués sur plusieurs nœuds du cluster pour assurer la tolérance aux pannes. Les données contenues dans chaque bloc sont stockées dans un simple format de fichier plat, sans indexation ni compression.
Bien que Spark et Hadoop soient tous deux des cadres de traitement des big data, ils présentent quelques différences essentielles. Hadoop est principalement axé sur le stockage distribué et le traitement par lots de grandes quantités de données, tandis que Spark est axé sur le traitement en mémoire et le traitement des données en temps réel. Hadoop utilise MapReduce pour le traitement des données, tandis que Spark utilise les RDD (Resilient Distributed Datasets) pour le traitement des données. Spark est généralement plus rapide que Hadoop pour les algorithmes itératifs et peut être utilisé pour un plus large éventail de cas d’utilisation, y compris l’apprentissage automatique et le traitement des données en continu.