Apache Hadoop est une solution open source pour le calcul distribué sur des données volumineuses
Les big data sont des termes de marketing qui englobe toute l'idée de données exploitées à partir de sources, telles que les moteurs de recherche, les habitudes d'achat etc. Dans le monde moderne, l'internet a tellement de sources de données, que le plus souvent l'échelle les rend inutilisables sans traitement, et ce traitement prendrait un nombre d’heures important pour chaque serveur. Entrez dans Apache Hadoop pour découvrir toutes les fonctionnalités du logiciel.
Moins de temps pour le traitement des données
En exploitant l'architecture Hadoop pour distribuer les tâches de traitement sur plusieurs machines d'un réseau, les temps de traitement sont diminués de façon astronomique et les réponses peuvent être déterminées en un temps raisonnable. Apache Hadoop est divisé en deux composants différents : un composant de stockage et un composant de traitement. Dans les termes les plus simples, Hapood prend la forme d’un serveur virtuel à partir de plusieurs machines physiques. En réalité, Hadoop gère la communication entre plusieurs machines, de telle sorte qu'elles travaillent ensemble de manière suffisamment étroite pour donner l’impression qu’une seule d’entre elles travaille sur les calculs. Les données sont distribuées sur plusieurs machines pour être stockées et les tâches de traitement sont allouées et coordonnées par l'architecture Hadoop. Ce type de système est indispensable pour convertir les données brutes en informations utiles, à l'échelle des entrées Big Data. Considérez la quantité de données que Google reçoit chaque seconde de la part des utilisateurs qui saisissent des requêtes de recherche. En tant que masse totale de données, vous ne sauriez pas par où commencer, mais Hadoop réduira automatiquement l'ensemble des données en sous-ensembles plus petits et organisés. Il permet également d’assigner ces sous-ensembles gérables à des ressources spécifiques. Tous les résultats sont ensuite rapportés et assemblés en informations utilisables.
Un serveur facile à configurer
Bien que le système semble complexe, la plupart des parties mobiles sont masquées derrière une interface intuitive. La configuration du serveur Hadoop est assez simple, il suffit d'installer les composants du serveur sur du matériel répondant aux exigences du système. La partie la plus difficile est la planification du réseau d'ordinateurs que le serveur Hadoop utilisera afin de distribuer les rôles de stockage et de traitement. Cela peut impliquer la mise en place d'un réseau local ou la connexion de plusieurs réseaux ensemble à travers l'Internet. Vous pouvez également utiliser les services de cloud existants et payer pour un cluster Hadoop sur des plateformes de cloud populaires comme Anaconda, Microsoft Azure et Amazon EC2. Ces clusters sont encore plus faciles à configurer, car vous pouvez les faire tourner de manière ad hoc, puis les mettre hors service lorsque vous n'en avez plus besoin. Ces types de clusters sont idéaux pour les tests, car vous ne payez que pour le temps pendant lequel le cluster Hadoop est actif.
Traiter vos données pour obtenir les informations dont vous avez besoin
Les big data sont une ressource extrêmement puissante, mais les données sont inutiles si elles ne peuvent pas être correctement catégorisées et transformées en informations. À l'heure actuelle, les clusters Hadoop offrent une méthode extrêmement rentable pour traiter ces collections de données en informations.
