Le Big Data fait référence à d'énormes ensembles de données qui ne cessent généralement de croître au fil des jours.

Ces données peuvent être aussi bien structurées que non structurées. Les données sont de grande taille et, par conséquent, plus complexes et plus rapides. Le big data est donc identifié par les 3 V, c'est-à-dire le volume, la variété et la vélocité.

Quels sont les avantages d’un framework big data ?

Quels sont les meilleurs frameworks Big Data ?

Apache Hadoop

Apache Hadoop est l'un des outils les plus populaires dans le secteur du big data. Framework open-source développé par Apache, il fonctionne uniquement sur du matériel de base et est utilisé pour le stockage, le traitement et l'analyse des données volumineuses.

Hadoop, un logiciel basé sur Java, s'appuie sur une architecture en cluster pour permettre le traitement parallèle des données sur plusieurs machines simultanément.

Il se compose de trois parties : Le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), qui est la couche de stockage, Map Reduce qui gère le traitement des données, et YARN, qui est conçu pour la gestion des ressources.

Quelles sont les caractéristiques d'Hadoop ?

Quand utiliser Hadoop ?

Apache Spark

Spark est souvent considéré comme le successeur d'Hadoop, car il comble les lacunes de ses nombreux inconvénients. Par exemple, contrairement à Hadoop, Spark prend en charge à la fois le traitement par lots et l'analyse en temps réel. Il prend également en charge les calculs en mémoire, ce qui permet d'obtenir des résultats au moins 100 fois plus rapides que Hadoop, grâce à une réduction du nombre de processus de lecture et d'écriture. Spark est également un outil plus polyvalent et plus flexible pour le traitement des données volumineuses, capable de travailler avec un éventail de magasins de données tels qu'Apache Cassandra, OpenStack et HDFS.

En plus d'offrir des API sophistiquées en Scala, Python, Java et R, Spark est également livré avec un ensemble d'outils qui peuvent être utilisés pour une multitude de fonctionnalités, allant des données structurées et du traitement des données de graphes à Spark Streaming et l'analyse de machine learning.

Quelles sont les caractéristiques de Spark ?

Quand utiliser Spark ?

Flink

Flink est un autre framework de traitement distribué open-source pour l'analyse de big data, utilisé principalement pour les flux de données délimités et non délimités. Écrit en Scala et Java, il offre une analyse de haute précision, même pour les données arrivant tardivement. Cet outil à état se distingue par sa capacité à rebondir facilement sur les pannes, offrant ainsi des performances très efficaces à grande échelle.

Quelles sont les caractéristiques de Flink ?

Quand utiliser Flink ?

Apache Storm

Apache Storm est également un outil open-source pour l'analyse de la big data, utilisé pour le traitement de flux de données illimités. Ce système de traitement tolérant aux pannes et distribué en temps réel est non seulement compatible avec tous les langages de programmation mais prend également en charge les protocoles basés sur JSON. Même avec des vitesses de traitement élevées et sophistiquées, Storm est facilement évolutif et très convivial.

Quelles sont les caractéristiques de Storm ?

Quand utiliser Storm ?

Apache Hive

Facebook a conçu Apache Hive comme un outil d'ETL et d'entreposage de données. Il est construit au-dessus de la plateforme HDFS de l'écosystème Hadoop. Hive est constitué de 3 composants, à savoir les clients, les services et le stockage, et le calcul.

Apache Hive dispose de son propre langage déclaratif pour les requêtes, à savoir HiveQL, qui convient parfaitement aux tâches à forte intensité de données. Le moteur Hive convertit les requêtes et les demandes en chaînes de tâches MapReduce en utilisant les éléments suivants :

Quelles sont les caractéristiques de Hive ?