Apache Hadoop
Hadoop est une plate-forme de stockage et de traitements massivement évolutive adaptée aux données volumineuses du Big Data. Son architecture repose sur un système de fichiers distribué (HDFS) et sur un gestionnaire de resources (YARN).
Hadoop offre un niveau élevé de durabilité et de disponibilité tout en permettant l'exécution de traitements en parallèle. La combinaison de la disponibilité, de la durabilité et de l'évolutivité fait d'Hadoop un choix privilégié pour les cas d'usage associés au Big Data.
Articles associés
Reconstruction de Hive dans HDP : patch, test et build
Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : Hive, Maven, Git, GitHub, Java, Versions et évolutions, Tests unitaires
La distribution HDP d’Hortonworks va bientôt être dépreciée a profit de la distribution CDP proposée par Cloudera. Un client nous a demandé d’intégrer d’une nouvelle feature de Apache Hive sur son…
6 oct. 2020
Installation d'Hadoop depuis le code source : build, patch et exécution
Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : HDFS, Maven, Docker, Java, LXD, Tests unitaires, Hadoop
Les distributions commerciales d’Apache Hadoop ont beaucoup évolué ces dernières années. Les deux concurrents Cloudera et Hortonworks ont fusionné : HDP ne sera plus maintenu et CDH devient CDP. HP a…
4 août 2020
Téléchargement de jeux de données dans HDFS et Hive
Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Analytique, HDFS, Hive, Big Data, Analyse de données, Data Engineering, Data structures, Base de données, Hadoop, Lac de données, Entrepôt de données (Data Warehouse)
Introduction De nos jours, l’analyse de larges quantités de données devient de plus en plus possible grâce aux technologies du Big data (Hadoop, Spark,…). Cela explique l’explosion du volume de…
By NGOM Aida
31 juil. 2020
Comparaison de différents formats de fichier en Big Data
Catégories : Big Data, Data Engineering | Tags : Analytique, Avro, HDFS, Hive, Kafka, MapReduce, ORC, Spark, Traitement par lots, Big Data, CSV, Analyse de données, Data structures, Base de données, JSON, Protocol Buffers, Hadoop, Parquet, Kubernetes, XML
Dans l’univers du traitement des données, il existe différents types de formats de fichiers pour stocker vos jeu de données. Chaque format a ses propres avantages et inconvénients selon les cas d…
By NGOM Aida
23 juil. 2020
Optimisation d'applicationS Spark dans Hadoop YARN
Catégories : Data Engineering, Formation | Tags : Spark, Performance, Hadoop, Python
Apache Spark est un outil de traitement de données in-memory très répandu en entreprise pour traiter des problématiques Big Data. L’exécution d’une application Spark en production nécessite des…
30 mars 2020
Migration Big Data et Data Lake vers le Cloud
Catégories : Big Data, Cloud computing | Tags : DevOps, AWS, Cloud, CDP, Databricks, GCP, Azure
Est-il impératif de suivre tendance et de migrer ses données, workflow et infrastructure vers l’un des Cloud providers tels que GCP, AWS ou Azure ? Lors de la Strata Data Conference à New-York, un…
9 déc. 2019
Stage Data Science & Data Engineer - ML en production et ingestion streaming
Catégories : Data Engineering, Data Science | Tags : Flink, Kafka, Spark, DevOps, Hadoop, HBase, Kubernetes, Python
Contexte L’évolution exponentielle des données a bouleversé l’industrie en redéfinissant les méthodes de stockages, de traitement et d’acheminement des données. Maitriser ces méthodes facilite…
By WORMS David
26 nov. 2019
Stage InfraOps & DevOps - construction d'une offre PaaS Big Data & Kubernetes
Catégories : Big Data, Orchestration de conteneurs | Tags : Kafka, Spark, DevOps, LXD, NoSQL, Hadoop, Ceph, Kubernetes
Contexte L’acquisition d’un cluster à forte capacité répond à la volonté d’Adaltas de construire une offre de type PAAS pour disposer et mettre à disposition des plateformes de Big Data et d…
By WORMS David
26 nov. 2019
Mise en production d'un modèle de Machine Learning
Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, Exploitation, Schéma, IA, Cloud, Machine Learning, MLOps, On-premises
“Le Machine Learning en entreprise nécessite une vision globale … du point de vue de l’ingénierie et de la plate-forme de données”, a expliqué Justin Norman lors de son intervention sur le déploiement…
30 sept. 2019
Apache Hive 3, nouvelles fonctionnalités et conseils et astuces
Catégories : Big Data, Business Intelligence, DataWorks Summit 2019 | Tags : Druid, Hive, Kafka, JDBC, LLAP, Versions et évolutions, Hadoop
Disponible depuis juillet 2018 avec HDP3 (Hortonworks Data Platform 3), Apache Hive 3 apporte de nombreuses fonctionnalités intéressantes à l’entrepôt de données. Malheureusement, comme beaucoup de…
25 juil. 2019
Spark Streaming Partie 2 : traitement d'une pipeline Spark Structured Streaming dans Hadoop
Catégories : Data Engineering, Formation | Tags : Spark, Apache Spark Streaming, Streaming, Python
Spark est conçu pour traiter des données streaming de manière fluide sur un cluster Hadoop multi-nœuds, utilisant HDFS pour le stockage et YARN pour l’orchestration de tâches. Ainsi, Spark Structured…
28 mai 2019
Publier Spark SQL Dataframe et RDD avec Spark Thrift Server
Catégories : Data Engineering | Tags : Hive, Spark, Thrift, JDBC, Hadoop, SQL
La nature distribuée et en-mémoire du moteur de traitement Spark en fait un excellant candidat pour exposer des données à des clients qui souhaitent des latences faibles. Les dashboards, les notebooks…
25 mars 2019
Multihoming avec Hadoop
Catégories : Infrastructure | Tags : HDFS, Kerberos, Réseau, Hadoop
Le multihoming, qui implique l’association de plusieurs réseaux à un nœud, permet de gérer l’utilisation de réseaux hétérogènes dans un cluster Hadoop. Cet article est une introduction au concept de…
5 mars 2019
Apache Knox, c'est facile !
Catégories : Big Data, Cybersécurité, Adaltas Summit 2018 | Tags : Ranger, Kerberos, LDAP, Active Directory, REST, Knox
Apache Knox est le point d’entrée sécurisé d’un cluster Hadoop, mais peut-il être également le point d’entrée de mes applications REST ? Vue d’ensemble d’Apache Knox Apache Knox est une passerelle…
4 févr. 2019
Surveillance d'un cluster Hadoop de production avec Kubernetes
Catégories : DevOps & SRE | Tags : Thrift, Docker, Elasticsearch, Graphana, Node.js, Prometheus, Shinken, Hadoop, Knox, Cluster, Kubernetes, Noeud, Python
La surveillance d’un cluster Hadoop de production est un vrai challenge et se doit d’être en constante évolution. Aujourd’hui, la solution que nous utilisons se base sur Nagios. Efficace en ce qui…
21 déc. 2018
Une semaine à discuter techno isolés dans un riad Marocain
Catégories : Adaltas Summit 2018, Formation | Tags : Flink, CDSW, Deep Learning, Gatsby, Node.js, React.js, Hadoop, Knox, Kubernetes
Adaltas organise sa première conférence entre les 22 et 26 Octobre. Au programme de ces 5 jours de conférence : discuter de technologie dans l’un des plus beau riad de Marrakech. Mélanger l’utile à l…
By WORMS David
14 oct. 2018
Migration de cluster et de traitements entre Hadoop 2 et 3
Catégories : Big Data, Infrastructure | Tags : HDFS, Shiro, Spark, YARN, Docker, Erasure Coding, Rolling Upgrade
La migration de Hadoop 2 vers Hadoop 3 est un sujet brûlant. Comment mettre à niveau vos clusters, quelles fonctionnalités présentes dans la nouvelle version peuvent résoudre les problèmes actuels et…
25 juil. 2018
Deep learning sur YARN : lancer Tensorflow et ses amis sur des clusters Hadoop
Catégories : Data Science | Tags : Spark, YARN, Deep Learning, GPU, Hadoop, Spark MLlib, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, MXNet
Avec l’arrivée de Hadoop 3, YARN offre plus de possibilités dans la gestion des ressources. Il est désormais possible de lancer des traitements de Deep Learning sur des GPUs dans des espaces dédiés du…
24 juil. 2018
Apache Hadoop YARN 3.0 - État de l'art
Catégories : Big Data, DataWorks Summit 2018 | Tags : HDFS, MapReduce, YARN, Cloudera, Docker, GPU, Hortonworks, Versions et évolutions, Hadoop
Cet article couvre la présentation ”Apache Hadoop YARN: state of the union” (YARN état de l’art) par Wangda Tan d’Hortonworks lors de la conférence DataWorks Summit 2018 Berlin (anciennement Hadoop…
29 mai 2018
Exécuter des workloads d'entreprise dans le Cloud avec Cloudbreak
Catégories : Big Data, Cloud computing, DataWorks Summit 2018 | Tags : Cloudbreak, HDP, OpenStack, Exploitation, Hadoop, AWS, GCP, Azure
Cet article se base sur la conférence de Peter Darvasi et Richard Doktorics “Running Enterprise Workloads in the Cloud” au DataWorks Summit 2018 à Berlin. Il présentera l’outil de déploiement…
28 mai 2018
Le futur de l'orchestration de workflows dans Hadoop : Oozie 5.x
Catégories : Big Data, DataWorks Summit 2018 | Tags : Hive, Oozie, Sqoop, HDP, REST, Hadoop, CDH
Au DataWorks Summit Europe 2018 de Berlin, j’ai eu l’occasion d’assister à une session sur Apache Oozie. La présentation se concentre sur les caractéristiques du prochain Oozie 5.0 et celles à venir…
23 mai 2018
MariaDB integration with Hadoop
Catégories : Infrastructure | Tags : Hive, Base de données, HA, MariaDB, Hadoop
Lors d’ateliers menés avec l’un de nos clients, Adaltas a levé un risque potentiel sur la stratégie utilisée pour la mise en haute disponibilité (HA) de MariaDB. Le client ayant sélectionné la…
By WORMS David
31 juil. 2017
Apache Apex avec Apache SAMOA
Catégories : Data Science, Évènements, Tech Radar | Tags : Apex, Flink, Samoa, Storm, Tools, Hadoop, Machine Learning
Le Machine learning Orienté batch Supervisé - plus courant Training et Scoring Construction préliminaire du modèle Training : Construction du modèle Holdout : tuning du paramétrage Test : précision…
17 juil. 2016
Apache Apex : l'analytique Big Data nouvelle génération
Catégories : Data Science, Évènements, Tech Radar | Tags : Apex, Flink, Kafka, Storm, Tools, Hadoop, Data Science, Machine Learning
Ci-dessous une compilation de mes notes prises lors de la présentation d’Apache Apex par Thomas Weise de DataTorrent, l’entreprise derrière Apex. Introduction Apache Apex est un moteur de traitements…
17 juil. 2016
Hive, Calcite et Druid
Catégories : Big Data | Tags : Analytique, Druid, Hive, Base de données, Hadoop
BI/OLAP est nécessaire à la visualisation interactive de flux de données : Évènements issus d’enchères en temps réel Flux d’activité utilisateur Log de téléphonie Suivi du trafic réseau Évènements de…
By WORMS David
14 juil. 2016
L'offre Red Hat Storage et son intégration avec Hadoop
Catégories : Big Data | Tags : HDFS, GlusterFS, Red Hat, Hadoop, Storage
J’ai eu l’occasion d’être introduit à Red Hat Storage et Gluster lors d’une présentation menée conjointement par Red Hat France et la société StartX. J’ai ici recompilé mes notes, du moins…
By WORMS David
3 juil. 2015
Chef : configuration et deploiement automatisé de Clusters
Catégories : DevOps & SRE, Infrastructure | Tags : Automation, Chef, Enseignement et tutorial, Puppet, Hadoop, Déploiement
L’installation d’un cluster de plusieurs machines est consommateur de temps. La même procédure de mise en place des logiciels et de leurs paramétrages doit être répétée à l’identique. Au cours du…
By WORMS David
10 déc. 2010
Installation d'Hadoop et d'HBase sous OSX en mode pseudo-distribué
Catégories : Big Data, Formation | Tags : Big Data, Hue, Infrastructure, Hadoop, HBase, Déploiement
Le système d’exploitation choisi est OSX mais la procédure n’est pas si différente pour tout environnement Unix car l’essentiel des logiciels est téléchargé depuis Internet, décompressé et paramétré…
By WORMS David
1 déc. 2010
Stockage et traitement massif avec Hadoop
Catégories : Big Data | Tags : HDFS, Hadoop, Storage
Apache Hadoop est un système pour construire des infrastructures de stockage partagé et d’analyses adaptées à des volumes larges (plusieurs terabytes ou petabytes). Les clusters Hadoop sont utilisés…
By WORMS David
26 nov. 2010