L'essentiel de Hadoop

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Découvrez la révolution NoSQL, ses apports réels, mais aussi ses régressions par rapport aux SGBDR (systèmes de gestion de base de données) traditionnels.
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Transcription

Avant d'étudier directement Hadoop, nous allons regarder d'abord, dans quelle case il rentre et essayer de définir les notions qui y sont afférentes. Avant tout, le NoSQL. Le NoSQL est un terme qui est énormément à la mode ces dernières années, et nous allons essayer de voir à quoi il correspond. NoSQL est l'acronyme de Not Only SQL, c'est-à-dire, traduit en français : pas seulement SQL. Ça veut dire qu'il peut exister des alternatives aux bases de données qui peuvent être interrogées avec le langage SQL, SQL signifiant Simple Query Language. Le SQL est aujourd'hui devenu la norme pour pouvoir interroger des bases de données relationnelles et par exemple les bases de données telles que Oracle, PostgreSQL, ou MySQL. NoSQL signifie donc qu'on peut faire autre chose que d'utiliser du SQL, c'est-à-dire concevoir des bases de données qui vont stocker et qui vont pouvoir être interrogées de manières différentes. On va ainsi avoir moins de contraintes, c'est-à-dire des données qui ne sont plus forcément liées par des liaisons relationnelles, mais également plus d'applications strictes du standard ACID, et de ce fait, plus de possibilités. Moins de contraintes ça veut dire plus de possibilités, c'est-à-dire simplement avoir moins de normes, moins de choses à respecter. Ça va nous permettre de faire des choses que les bases de données relationnelles, qui sont exploitées via le SQL ne peuvent pas faire. Notamment, mais pas que, une meilleure « scalabilité », la « scalabilité », c'es la possibilité d'étendre notre base de données. On parle de « scalabilité » verticale dans le cas où simplement, on essaie de pouvoir avoir plus de données ou une meilleure performance en augmentant la puissance de la machine. Et de « scalabilité » horizontale si on peut augmenter le nombre de machines, le nombre de serveurs de bases de données afin d'avoir plus de performance ou plus de possibilités pour stocker les données. De ce fait-là, les bases de données NoSQL vont souvent se concentrer sur des meilleures performances, mais également sur le stockage de données qui va dépasser les capacités d'une machine, avec donc, jouer sur la notion de « scalabilité ». On va également avoir des bases de données qui vont souvent être non structurées, c'est-à-dire sans schéma, ou peu vraiment structurées, c'est-à-dire avec des schémas peu définis à l'avance, et qui vont être évolutifs en fonction des besoins. On a toutes sortes de bases de données NoSQL, en soi-même le NoSQL veut juste dire que ça n'utilise pas SQL, que c'est quelque chose qui sort du standard SQL. On peut avoir des bases de données telles que HBase par exemple qui vont réellement se concevoir pour stocker de très fortes volumétries de données, mais on va également avoir des bases de données telles que Zookeeper qui vont se spécialiser sur de très très fortes performances pour de très faibles volumes de données.

L'essentiel de Hadoop

Mettez en pratique les concepts spécifiques à Hadoop. Abordez l'HDFS pour le stockage, les MapReduce pour le traitement, ainsi que la base de données NoSQL d​e Hadoop : HBase.

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Logiciel :
HBase HBase 1.2
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Date de parution :31 mars 2017

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