Introduction générale sur l'architecture et chechnologie Bigdata

1. Architecture et technologies
Big Data
Dans ce chapitre, nous explorons les fondations de l'architecture Big
Data, en mettant l'accent sur les technologies clés qui permettent le
traitement et l'analyse de grandes quantités de données. Nous
aborderons d'abord l'écosystème Hadoop, pionnier du traitement
distribué, puis la montée en puissance d'Apache Spark, célèbre pour son
traitement en mémoire. Enfin, nous discuterons des processus ETL et du
Machine Learning adaptés à ce contexte.
ML
by Marc Labanca

2. L'écosystème Hadoop : Fondations du Big Data
HDFS
Hadoop Distributed File System est
un système de fichiers distribué,
conçu pour stocker des volumes
massifs de données sur plusieurs
serveurs tout en assurant la
tolérance aux pannes.
MapReduce
Ce paradigme permet de diviser et
répartir les tâches de traitement
sur un cluster, favorisant un calcul
parallèle efficace et évolutif.
Hive et HBase
Hive facilite les requêtes
analytiques grâce à un langage
SQL-like, tandis qu’HBase offre une
base de données NoSQL pour un
accès rapide aux données non
structurées.

3. Apache Spark : Traitement distribué en mémoire
Composants Spark
Les RDD (Resilient Distributed Datasets) offrent une
abstraction fondamentale pour le traitement parallèle,
tandis que DataFrames et Spark SQL simplifient la
manipulation de données structurées.
Avantages du traitement en mémoire
Spark optimise la vitesse en traitant les données
directement en mémoire, réduisant ainsi les latences par
rapport à des systèmes uniquement disque-based.

4. Spark Streaming : Analyse en
temps réel
Traitement des flux
Spark Streaming gère le
traitement continu des
données en temps réel, idéal
pour la détection
d'anomalies ou l'analyse de
logs.
Intégration avec
Kubernetes
L’orchestration via
Kubernetes permet de scaler
dynamiquement les
applications Spark,
optimisant ainsi les
ressources et assurant la
haute disponibilité.
Parallélisme robuste
Le modèle distribué de Spark exploite pleinement les clusters,
assurant une simultanéité élevée et un débit optimal sur les
pipelines de données.

5. Processus ETL dans le
contexte Big Data
Extract
Collecte et ingestion des données brutes provenant de
diverses sources hétérogènes.
Transform
Nettoyage, enrichissement et préparation des données
pour l'analyse, souvent réalisé avec Spark pour sa
puissance.
Load
Chargement des données transformées vers des
entrepôts ou systèmes de stockage adaptés à l'accès
analytique.

6. Machine Learning avec Spark ML
Pipelines ML
Structuration de processus ML avec étapes modulaires facilitant l’entraînement, la validation et le déploiement.
Algorithmes optimisés
Large bibliothèque d’algorithmes intégrée dans Spark pour le clustering, la régression, la classification et plus.
Scalabilité
Traitement distribué en mémoire permettant d’entraîner des modèles sur des datasets massifs rapidement.

7. Surveillance et optimisation des architectures
Big Data
Performance
Mesurer les temps de traitement et
optimiser le parallélisme.
1
Fiabilité
Surveiller la tolérance aux pannes et la
résilience des composants distribués.
2
Coût
Équilibrer ressources et budget,
notamment en utilisant le scaling
dynamique.
3
Sécurité
Assurer la protection des données
sensibles tout au long du pipeline.
4

8. Cas pratiques et intégration de technologies
Architecture hybride
Combiner Hadoop pour le stockage et Spark pour le
traitement rapide afin d’optimiser l’ensemble.
Pipeline complet
De l’ingestion des données à l’analyse en temps réel et à la
prédiction via ML intégrée.

9. Conclusion et perspectives
futures
Évolution rapide
Les technologies Big Data
continuent d’évoluer vers plus
de rapidité, simplicité et
scalabilité.
Automatisation avancée
L’intégration croissante de l’IA
et l’orchestration facilitée
améliorent la performance
des systèmes.
Opportunités
Les données massives offrent des perspectives inédites pour
l’innovation et la transformation digitale.