Le stockage et le traitement des données, surtout lorsque l’on parle de Big Data, sont les clés pour une bonne utilisation de ces dernières lors de la prise de décision. En effet, dans une entreprise, pour mieux rentabiliser son activité, ignorer les données récoltées n’est plus possible. En utilisant Hadoop, ces points sont mieux gérés afin que l’on puisse bénéficier au maximum des avantages fournis par les data.
Hadoop est bien établie dans le monde des mégadonnées depuis quelques années déjà. On peut même dire que c’est un indispensable lorsque l’on entre dans ce domaine. Dans cet article, nous allons voir ce que c’est, ses avantages et inconvénients ainsi que les questions qui se posent en ce qui concerne ses évolutions.
Qu’est-ce que Hadoop ?
Hadoop est un framework open source développé en Java pour le stockage et le traitement de données volumineuses. Il a été créé par Doug Cutting et intégré dans Apache Software Foundation. Le but en utilisant ce framework est de bénéficier d’un même type de stockage pour tous les formats de données, que ce soit des données structurées, non structurées, des images ou encore des audios. De cette manière, on peut les traiter de manière rapide et efficace.
Un Data Center basé sur l’écosystème Hadoop est composée de plusieurs ordinateurs classiques organisés en clusters. Ce système permet de réduire le coût de production de la solution data.
Il comprend plusieurs modules notamment Hadoop Common, Hadoop Distributed File Système (HDFS), YARN et MapReduce. De nombreux outils tels que Spark, Hive, HBase, etc. peuvent également y être associés afin de former un écosystème de traitement du Big Data.
Quels sont ses avantages et ses inconvénients ?
Hadoop est considéré comme le framework le plus puissant dans le domaine du Big Data. Cela veut dire qu’il existe de nombreux avantages lors de son utilisation. Cependant, comme tout autre technologie et outil, il présente également quelques faiblesses que nous allons voir dans cette section.
Les avantages d’Hadoop
Commençons par les avantages que possède Hadoop. Ce qui a construit sa réputation se résume aux points suivants :
- Il est facile à prendre en main et à utiliser, car les traitements du système distribué se font automatiquement ;
- Hadoop est open source, ce qui veut dire que l’on peut manipuler son code afin qu’il corresponde parfaitement aux besoins de l’entreprise ;
- Les sources dans lesquelles l’on puise nos informations ne sont pas un frein pour l’exploitation de ces dernières. En effet, qu’on les tire d’un réseau social, d’un site web ou même d’un courrier électronique, rien n’empêche leur consommation, et ce, quels que soient les formats obtenus ;
- Utiliser Hadoop est économique, car l’investissement matériel est réduit considérablement par l’utilisation des ordinateurs ordinaires, ajoutés à cela le fait que le framework en lui-même est gratuit. L’ajout de nouveaux clusters est donc tout à fait abordable, ce qui le rend facilement évolutif ;
- Il est performant, intolérant aux pannes et hautement disponible grâce à son architecture distribuée ;
- Plusieurs outils peuvent venir le compléter et la plupart des outils du Big Data sont actuellement compatibles avec Hadoop. En plus, plusieurs langages de programmation sont également pris en charge par ce framework.
Les inconvénients d’Hadoop
Quant aux inconvénients de ce framework, voici ce que l’on peut remarquer :
- Le traitement des petits fichiers est problématique, car elle occupe un bloc HDFS qui est d’une taille beaucoup plus importante, ce qui cause une surcharge. Il faut combiner ces petits fichiers en un plus grand fichier ou utiliser des outils comme HBase pour contourner le problème ;
- Quelques problèmes de sécurité sont soulevés en raison du langage de programmation qui figure parmi les plus utilisés et qui peut offrir un portail aux failles. En outre, le système d’authentification Kerberos qu’il utilise est difficile à gérer. On peut minimiser les risques en utilisant un outil comme Spark ;
- Une surcharge de traitement peut survenir au niveau des machines en elles-mêmes, car Hadoop lit et écrit les données sur les disques de ces dernières. Et lorsque l’on traite un volume conséquent d’informations, cela peut devenir très coûteux.
Hadoop est-il obsolète en 2022 ?
La réponse à cette question est plutôt incertaine. D’une part, Hadoop est une solution informatique, et comme toute autre solution, son déclin est tout à fait possible. En plus, le cloud prend de plus en plus de place dans l’univers du Big Data.
D’une autre part, de nombreuses entreprises envisagent encore la mise en place de ce système pour le développement de leurs activités. Cette transformation et cette envie seront donc encore présentes en 2022.
Cependant, il est judicieux d’envisager des alternatives en cas de déclin et d’adapter la solution existante en s’orientant vers un système hybride. D’ailleurs, l’équipe derrière Hadoop y a pensé en introduisant de nouveaux outils et en améliorant ceux qui existent déjà.
Quelles sont les tendances Hadoop en 2022 ?
Plusieurs aspects renforcent encore la notoriété d’Hadoop auprès de ces utilisateurs. En 2022, cette notoriété sera sans doute encore présente, comme nous l’avons mentionné un peu plus haut. Voici quelques tendances et évolutions que peut offrir Hadoop pour 2022 afin de renforcer sa position :
Les meilleurs fournisseurs Hadoop
À ce jour, il existe de nombreux fournisseurs du framework Hadoop, car les grandes boîtes essayent toutes de l’adapter à leurs environnements. Pour les travailleurs du Big Data, c’est une aubaine, puisqu’ils n’ont plus besoin de changer radicalement leur manière de procéder. En introduisant quelques outils et méthodes comme SQL, ces fournisseurs facilitent l’utilisation d’Hadoop et le rendent plus performant.
Parmi ces fournisseurs, nous pouvons citer :
- Amazon Web Services Elastic MapReduce ;
- Cloudera CDH Hadoop Distribution ;
- MapR Hadoop Distribution ;
- Microsoft Azure’s HDInsight ;
- Dell- Cloudera Apache Hadoop Solution ;
- IBM Open Platform.
Ce sont là les fournisseurs qui feront sans doute partie des grands acteurs de l’avenir d’Hadoop et qui participeront à son évolution pour les années à venir. La raison à cela est qu’ils œuvrent tous à l’expansion de l’environnement cloud, dont le développement du Hadoop-as-a-service que nous allons voir dans la prochaine section.
Le Hadoop-as-a-Service (HAAS)
Le cloud se met de plus en plus en avant comme la solution idéale pour le stockage et le traitement du Big Data. En effet, les avantages pratiques et économiques que cette option propose intéressent davantage les entreprises, qu’elles soient petites, moyennes ou grandes.
La mise en place d’un écosystème Hadoop est également, depuis quelques années, réalisable sur le cloud avec le Hadoop-as-a-service. Et l’adoption de ce système d’autant plus d’actualité pour l’année 2022.
Hadoop-as-a-service est donc un moyen de proposer l’écosystème comme un service. Les fournisseurs qui œuvrent dans ce domaine facturent des outils relatifs au Big Data tels que Spark, HBase ou Storm sous forme d’instance couplée à une distribution Hadoop.
Le système est déjà prêt à l’emploi, car le fournisseur s’est chargé de tout pour le client. Les clusters sont déjà préétablis, scalables et tolérants aux pannes. Le client n’a plus qu’à y insérer les données qu’il souhaite traiter.
Les ressources dont on dispose sont facilement extensibles selon le besoin du projet. En effet, la solution est très intéressante en matière de coût, raison pour laquelle de plus en plus de fournisseurs s’orientent vers la commercialisation de ce système.
Le YARN (Yet Another Resource Negotiator)
Introduit à partir d’Hadoop 2.x, YARN fait partie des évolutions les plus significatives de l’écosystème. Il s’agit d’une mise à niveau de MapReduce, ce qui lui a valu le nom de MapReduce 2 à ses débuts. Le principe fondamental est de séparer la gestion du côté ressources du traitement des mégadonnées.
Avec YARN, on peut planifier certaines tâches en fonction de la disponibilité des ressources adéquates, mais également de garder des traces des opérations effectuées, ce qui était difficile avec les anciennes versions.
YARN permet l’utilisation de plusieurs applications telles que Hive, HBase ou Spark plus efficacement et simultanément, ce qui optimise le traitement des données.
Jusqu’à maintenant, on opère toujours des modifications à cet outil afin de le rendre plus performant. Adopter YARN est, depuis quelques années, primordial et ce sera encore le cas en 2022.
La dernière version d’Hadoop et ses évolutions
À l’heure actuelle, nous sommes à la version 3.x d’Hadoop dont la dernière version en date est le 3.3.1 sortie en juin 2021. Cette augmentation de version s’accompagne de plusieurs améliorations significatives telles que :
- L’augmentation de la version java nécessaire qui est passée à 8 au lieu de 7 ;
- Le codage d’effacement HDFS qui sert entre autres à réduire la consommation de ressources en n’utilisant plus la méthode de réplication conventionnelle d’Hadoop tout en gardant la haute disponibilité ;
- L’amélioration de MapReduce au niveau des tâches ;
- Quelques améliorations de YARN, notamment au niveau des ressources prises en charge et des services de chronologie ;
- etc.
