Définition
MapReduce
MapReduce est un modèle de programmation utilisé pour le traitement distribué de grandes quantités de données à travers des clusters d'ordinateurs. Il divise les tâches en deux étapes principales : map et reduce.
Hadoop
Hadoop est un framework open-source qui permet le traitement distribué de grandes datasets à travers des clusters d'ordinateurs grâce à un modèle de programmation simple.
Hadoop v2
Hadoop v2, aussi appelé Hadoop 2.0, inclut des améliorations significatives du système original Hadoop, y compris le système YARN qui permet une meilleure gestion des ressources.
Le modèle MapReduce
Le modèle MapReduce est structuré autour de deux fonctions principales :
- **Map** : Cette fonction prend en entrée une paire clé/valeur et génère un ensemble intermédiaire de paires clés/valeurs. C'est l'étape de traitement des données qui peut être exécutée en parallèle sur différents nœuds du cluster.
- **Reduce** : Cette fonction prend les sorties du processus map, avec toutes les valeurs associées à une clé, et les combine pour générer un jeu de résultats réduit. C'est l'étape où les résultats des différents nœuds sont combinés et traités de manière à produire le résultat final.
Fonctionnement de Hadoop
Hadoop fonctionne sur une architecture distribué où les données sont découpées en blocs et répliquées à travers plusieurs nœuds dans un cluster.
- **HDFS (Hadoop Distributed File System)** : Il s'agit du système de fichiers distribué utilisé par Hadoop pour stocker les données sur plusieurs machines.
- **Hadoop MapReduce** est le modèle de calcul qui traite les données stockées sur HDFS.
- **YARN (Yet Another Resource Negotiator)** est un système introduit dans Hadoop v2, qui permet la gestion des ressources et l'hébergement d'applications à travers un cluster de traitement plus efficacement.
Améliorations avec Hadoop v2
Avec l'introduction de Hadoop v2, également connu sous le nom de Hadoop 2.0, plusieurs améliorations ont été apportées pour résoudre les limitations du modèle précédent.
- **YARN** : Séparation des fonctionnalités de gestion des ressources et de planification des tâches de celles de processing. Cela permet un traitement distribué plus efficace et flexible.
- **Compatibilité ascendante** : Les applications développées pour Hadoop 1.0 peuvent fonctionner sur Hadoop v2 sans modification.
- **Meilleure évolutivité** : On peut désormais gérer plus de nœuds dans un cluster grâce à une architecture plus flexible.
Applications pratiques de MapReduce
MapReduce est utilisé dans divers domaines pour le traitement de grandes quantités de données, tels que :
- **Indexation des données web** : Indexer vastes étendues de données sur le net pour les rendre accessibles via des moteurs de recherche.
- **Analyse de logs** : Traitement des fichiers journaux pour extraire des informations significatives et aider dans la prise de décision.
- **Machine learning** : Utilisation dans le traitement et la prévision de gros volumes de datasets pour entraîner des modèles de machine learning.
A retenir :
MapReduce est un modèle clé pour le traitement distribué de larges ensembles de données, utilisant des fonctions map et reduce pour diviser et conquérir les tâches. Hadoop est le framework qui supporte cette approche, en permettant le stockage et le traitement efficace de données massives grâce à HDFS et YARN introduit dans Hadoop v2. Hadoop v2 a permis des améliorations notables dans la gestion des ressources, la compatibilité et l'extensibilité, rendant le modèle pertinent pour de nombreuses applications à l'échelle des grandes entreprises et institutions.
