Hadoop et le Big Data sont étroitement liés : ces deux technologies sont d'ailleurs souvent citées ensemble. Presque tous les éléments qui touchent au Big Data sont interdépendants car les données ont une vaste portée. Le Big Data s'avère être un domaine complexe dans le monde numérique moderne, et Hadoop est simplement un moyen de plus d'en extraire des réponses.
En quoi consiste Hadoop ?
Hadoop est une structure open source destinée au stockage et à l'analyse de grands volumes de données. Il s'agit d'une architecture de bibliothèque de logiciels polyvalente et accessible. Son faible coût et sa capacité d'analyse progressive des données en font un outil de choix pour le traitement du Big Data.
Hadoop a été créé au début du 21e siècle dans le contexte de l'indexation des moteurs de recherche, afin d'obtenir des résultats de recherche plus rapides. Cette période coïncide avec le développement de Google. Google a connu le succès grâce à sa recherche Web innovante, tandis qu'Hadoop a découvert d'autres opportunités au sein de son architecture technologique et s'est orienté vers les aspects techniques du stockage et du traitement des données. Le projet tient son nom de l'éléphant en peluche du fils de son créateur : Hadoop.
Le fonctionnement d'Hadoop et la raison de son omniprésence
Hadoop est une collection de composants qui s'associent pour analyser les données stockées. Il se compose de quatre modèles :
Hadoop Common : utilitaires de base qui prennent en charge la plupart des cas d'utilisation
Hadoop Distributed File System (HDFS) : système de fichiers distribué qui stocke les données dans un format facile d'accès
Hadoop MapReduce : module qui traite les données en cartographiant un large ensemble de données avant de le filtrer pour obtenir certains résultats
Hadoop YARN : module pour la gestion des ressources et de la planification
Hadoop est très répandu parce qu'il est à la fois accessible et facile à maîtriser. Économique et pratique, il propose des modules avec de nombreuses options. Hadoop peut facilement évoluer et être déployé sur plusieurs machines pour s'adapter à quasiment toutes les tailles d'ensembles de données. De plus, sa méthode de stockage et de traitement des données présente une solution d'entreprise intéressante dans le cadre d'un stockage croissant.
Hadoop : analyse peu coûteuse et flexibilité matérielle
Le stockage d'un grand volume de données est problématique, car il entraîne des coûts de maintenance élevés en termes de ressources et de matériel afin de pouvoir gérer la charge. Hadoop est très répandu et facilement adopté parce qu'il est beaucoup plus accessible et permet une utilisation flexible du matériel. Son fonctionnement repose sur du matériel de base, ce qui signifie qu'il peut être utilisé avec des systèmes peu coûteux et très courants. Hadoop est économique, car il ne nécessite pas de système propriétaire ni de matériel sur mesure onéreux.
Au lieu de s'appuyer sur du matériel coûteux pour traiter les données, Hadoop répartit la capacité de traitement entre plusieurs machines. Le système peut ainsi évoluer pour s'adapter à des ensembles de données de toutes tailles (ou presque). Les professionnels IT sont souvent ceux qui bénéficient le plus de cette structure, car Hadoop leur permet d'acquérir la quantité et le type de matériel qui répondent le mieux aux besoins spécifiques de leur département.
Stockage des données : entrepôts ou lacs ?
Hadoop permet non seulement de répartir la capacité de traitement, mais il change également la façon dont les données sont stockées et analysées.
En général, celles-ci sont stockées dans des « entrepôts de données ». Comme ce nom l'indique, il s'agit de vastes collections d'ensembles de données stockés et organisés en fonction des informations qu'ils contiennent. Les analystes peuvent ensuite accéder aux tables et aux ensembles de données récemment ajoutés. Ceux-ci sont structurés et leurs données sont rassemblées pour pouvoir être accessibles à la demande. Il faut donc que toutes les données soient analysées et classées, pour qu'elles puissent être consultées par la suite.
Bien que ce système d'entrepôts de données soit pratique pour les utilisateurs qui ont besoin d'accéder à des tables spécifiques, les opérations d'analyse et de stockage initiales peuvent demander beaucoup de temps et de ressources. De plus, les entrepôts de données mal utilisés peuvent s'avérer inefficaces : en effet, certaines données peuvent être oubliées ou exclues de l'analyse si elles ne présentent pas un intérêt immédiat ou une fonction apparente. Le stockage étant potentiellement coûteux à la longue, les entrepôts de données doivent faire l'objet de stratégies évolutives délibérées pour que les analystes et les professionnels IT puissent profiter de leurs avantages structurels.
Les lacs de données sont tout l'inverse de ce système. Tandis qu'un entrepôt de données est contrôlé et catalogué, un lac de données est une « décharge » géante de données. Toutes les données y sont stockées, qu'elles aient été analysées ou non, et quel que soit leur intérêt potentiel immédiat ou futur. Elles sont importées sous leur forme brute et analysées uniquement en cas de besoin. Le matériel requis par Hadoop étant relativement économique, il peut facilement évoluer afin de stocker ou d'analyser de plus grands volumes de données. Il est toutefois plus difficile dans ce scénario de garder des tables prépackagées et des ensembles de données approuvés à portée de main. C'est l'avantage principal des entrepôts de données. Pour que votre lac de données puisse évoluer, vous devez faire évoluer la stratégie de gouvernance et l'éducation au sein de votre organisation.
Ces deux méthodes de stockage des données présentent chacune des atouts uniques. Les entreprises combinent souvent des entrepôts de données avec des lacs de données pour répondre à différents besoins.
Hadoop et son rôle au sein de l'Internet des objets (IoT)
Hadoop offre une solution pour stocker et analyser des quantités incompréhensibles de données. Tant mieux, car le Big Data suit une croissance constante. Nous produisons aujourd'hui près du double des données que nous produisions il y a cinq ans. Il suffit aujourd'hui de trois minutes pour produire une quantité de données supérieure à celle produite en l'espace de 24 heures il y a quinze ans.
L'une des raisons majeures expliquant cette croissance massive des données est la vague technologique actuelle connue sous le nom d'« Internet des objets » (IoT). Avec l'Internet des objets, il est possible de connecter et de contrôler des objets physiques ordinaires par le biais d'Internet. Cette technologie a fait ses premiers pas avec les smartphones, les téléviseurs intelligents et les systèmes d'alarme. Nous sommes maintenant passés à l'ère des appareils électroménagers intelligents : réfrigérateurs, lave-vaisselle, thermostats, ampoules électriques, cafetières, caméras de sécurité, moniteurs pour bébés et animaux domestiques, serrures de porte, robots aspirateurs, etc. Bien que ces appareils nous facilitent la vie, chacune de leurs actions fait également l'objet d'un suivi et d'un enregistrement de données.
L'IoT s'étend également aux milieux professionnels, aux entreprises et aux gouvernements. Les systèmes de climatisation intelligents contribuent à la gestion efficace des bâtiments, les caméras-piéton protègent les membres des forces de l'ordre et les civils, tandis que les dispositifs de télédétection aident les gouvernements à réagir plus rapidement face à des catastrophes naturelles comme les tremblements de terre ou les incendies de forêt.
Tous ces appareils cumulés enregistrent une quantité stupéfiante de données qui nécessite un suivi flexible et une évolutivité abordable. C'est pourquoi les systèmes comme Hadoop sont souvent une solution clé pour le stockage des données de l'IoT. Hadoop n'est certes pas la seule option disponible, mais il s'agit sans le moindre doute de la solution la plus prolifique face aux demandes croissantes de l'IoT.
Le stockage du Big Data est uniquement utile si les données peuvent être exploitées
À mesure que le Big Data s'étend, nous devons être capables non seulement de stocker ces données avec efficacité mais aussi de les exploiter de façon optimale. Il est totalement inutile de stocker une quantité illimitée de données si celles-ci ne sont pas exploitées par la suite. Même si Hadoop présente des avantages par rapport à d'autres méthodes de stockage de données, le stockage ne remplace en rien l'analyse des données ou la BI.
Avec la collecte de plus grands volumes de données, le stockage deviendra simplement plus coûteux. Si ces données ne sont pas exploitées pour découvrir des informations et générer de la valeur, vous aurez investi à perte dans une stratégie de collecte et de stockage des données de toute beauté mais inutile. Les données sont comparables à un filon d'or : si vous achetez une parcelle de terrain sans jamais l'exploiter, votre investissement est futile. Lorsqu'ils sont mis à profit, des systèmes comme Hadoop permettent d'acquérir une parcelle à moindre coût.