Big Data : Quels frameworks utiliser ?

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.

 

 

• Fournir une structure et une référence commune à la société pour explorer tout le potentiel du big data.
• Améliorer l'approche de la collecte, du stockage, de la gestion et du partage des données, et utiliser efficacement les données.
• Réaliser des analyses avancées pour obtenir de meilleurs aperçus et prendre des décisions intelligentes basées sur les données.
• Plus rapide et abordable. Possibilité de réutiliser des morceaux de code communs et grand soutien communautaire.
• Faciliter les analyses avancées par la visualisation et l'analyse prédictive.

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 ?

• Il peut authentifier les améliorations avec un serveur proxy HTTP.
• Prend en charge les attributs étendus du système de fichiers de style POSIX.
• Offre un écosystème robuste pour l'analytique capable de répondre aux besoins des développeurs.
• Rend le traitement des données plus flexible.
• Facilite un traitement plus rapide des données.
• Cependant, Hadoop ne dispose pas de capacités de traitement en temps réel.
• L'impossibilité d'effectuer des calculs en mémoire est une autre limite.

Quand utiliser Hadoop ?

• Création et exécution d'applications qui s'appuient sur des analyses pour évaluer les risques et créer des modèles d'investissement.
• Création d'algorithmes de trading.
• Analyse de données pour améliorer le service client.
• Maintenance prédictive des appareils IoT et autres infrastructures.

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 ?

• Traitement rapide
• Facilité d'utilisation
• Prise en charge d'analyses complexes
• Traitement en flux en temps réel
• Flexibilité
• Calcul en mémoire

Quand utiliser Spark ?

• Avec Spark, les données ETL (Extract, Transform, Load) peuvent être nettoyées et agrégées en continu avant d'être transférées vers les magasins de données.
• Combine les données en direct avec les données statiques, permettant une analyse en temps réel plus complète.
• Détecte et traite rapidement les comportements inhabituels, éliminant ainsi les menaces potentielles graves.
• Dans le framework de machine learning, peut exécuter des fonctions courantes telles que la segmentation de la clientèle, l'intelligence prédictive et l'analyse des sentiments.
• Ses capacités d'analyse interactive sont utilisées pour traiter et visualiser de manière interactive des ensembles de données complexes.

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 ?

• Résultats précis, même pour les données arrivant tardivement ou en désordre.
• Tolérance aux pannes
• Capacité à fonctionner sur des milliers de nœuds
• Faible latence et haut débit
• Prise en charge du fenêtrage et du traitement des flux
• Prise en charge d'un large éventail de connecteurs vers des ressources tierces, telles que des puits et des sources de données.

Quand utiliser Flink ?

• Il est utilisé pour prendre en charge le streaming continu ainsi que les analyses par lots.
• Sa bibliothèque Gelly offre des blocs de construction et des algorithmes pour l'analyse de graphes à grande échelle et à haute performance sur des lots de données.
• L'interface SQL de Flink (Table API) peut effectuer des tâches d'enrichissement et de transformation des données et prend en charge des fonctions définies par l'utilisateur.
• Le framework fournit diverses connexions à des systèmes de stockage tels qu'Elasticsearch, Kinesis Kafka et des systèmes de base de données JDBC.
• Ses sources continues de système de fichiers peuvent être utilisées pour surveiller les répertoires et les puits qui écrivent des fichiers de manière ponctuelle.

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 ?

• Il peut traiter un million de messages de 100 octets par seconde et par nœud.
• Utilise des calculs parallèles sur un cluster de machines.
• Redémarre automatiquement en cas de défaillance d'un nœud et transfère le travail à un autre nœud.
• Traite chaque unité de données au moins une fois.
• Outil d'analyse de big data extrêmement facile à utiliser.

Quand utiliser Storm ?

• Il peut être utilisé pour traiter des flux de données illimités
• Analyse en temps réel
• Calculs continus
• Machine Learning en ligne
• ETL
• RPC distribué

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 :

• Analyseur : Prend en charge les requêtes SQL, les analyse et les trie.
• Optimiseur : Optimise les requêtes triées.
• Exécuteur : Envoie les tâches optimisées au cadre MapReduce.

Quelles sont les caractéristiques de Hive ?

• Exécute les requêtes très rapidement
• Même les jointures peuvent être écrites et exécutées rapidement et facilement.
• Plusieurs utilisateurs peuvent interroger les données (en utilisant HiveQL)
• Facile à apprendre