Le big data ou les données massives désignent l’explosion du volume de données numérisées. Le big data trouve des applications dans des domaines aussi divers que la santé, les services collectifs, le domaine énergétique, la recherche scientifique, etc. A l’heure de la multiplicité des données et de leurs sources, le Big Data est en voie de développement accéléré. Il devient un réel enjeu stratégique pour les entreprises. Il est possible à présent d’exploiter les big datas pour les transformer en connaissances actionnables puis en profits pour les entreprises.

Traitement des données

Hadoop est un framework open source développé en langage Java et géré par la fondation Apache. Hadoop est conçu pour faciliter le développement d’applications et est utilisé par des entreprises ayant de très fortes volumétries de données à traiter. Il forme ainsi l’ossature logicielle de l’infrastructure big data et permet aux entreprises d’exploiter les informations contenues dans de grandes quantité de données, qu’elles soient structurées ou non. Le traitement analytique des données est réparti sur le cluster. Le cluster big data est constitué de nœuds de calcul. Hadoop dispose de la capacité à faire varier le nombre de nœuds selon les besoins des entreprises. Les données sont découpées en plusieurs parties stockées dans des serveurs différents. Ce qui permet de répartir le traitement sur un ensemble de nœuds.

Avantages des clusters big data

C’est tout naturellement que les clusters big data se marient avec le concept de cloud computing. Le Big Data ne s’intéresse qu’aux données, qui sont de plus en plus stockées dans le cloud. Par ailleurs, les technologies Big Data nécessitent des ressources multiples. Le cloud se prête bien au stockage de très gros volumes de données et apporte, par ailleurs, une agilité dans l’affectation des ressources. Les clusters big data s’appuyent sur le framework Hadoop qui s’adapte aux besoins des entreprises. Les distributions Hadoop-as-a-service dans le cloud permettent aux entreprises ayant des données de masse à traiter de développer des projets autour du Big Data. Ceci tout en réduisant les efforts à mettre en œuvre pour le développement et pour le déploiement opérationnel.