Une formation Apache vous permettra d'apprendre à manier Hadoop, Spark, Hive ou Cassandra. Si vous souhaitez travailler dans la Data Science, il s'agit d'une étape incontournable. Les logiciels open-source de la fondation Apache sont très utilisés en informatique. Dans le domaine de la Data Science, plusieurs de ces outils sont considérés comme incontournables. Par conséquent, la maîtrise de ces logiciels est une compétence très recherchée en entreprise pour tirer profit du Big Data. Suivre une formation Apache peut vous permettre d'obtenir de précieuses compétences.
Qu'est-ce que l'Apache Software Foundation ?
L’Apache Software Foundation est une organisation non lucrative, fondée en 1999 à Forest Hill dans le Maryland. Elle supervise et soutient le développement de logiciels Open Source.
Les membres de cette fondation sont des contributeurs aux différents projets. Les candidats doivent être nominés et approuvés par une majorité de membres. Seuls des individus peuvent candidater, et les corporations ne sont pas admises.
L’ASF supervise plus de 100 projets, dont un grand nombre se déclinent en sous-projets. Parmi les plus populaires, on peut citer Hadoop, Spark ou encore Cassandra.
Qu'est-ce que Hadoop ?
Hadoop est un framework de programmation permettant de traiter de larges ensembles de données au sein d’un environnement distribué. Il s’agit d’un framework gratuit basé sur Java.
Les ensembles de données et les tâches analytiques sont distribués entre les noeuds d’un cluster d’ordinateurs. Ceci permet de décomposer les tâches en workloads de moindre envergure exécutés en parallèle.
Il est possible de traiter des données structurées et non structurées. En fonction des besoins, on peut passer d’un serveur unique à plusieurs milliers de machines grâce à au scaling up.
À l’origine, Apache Hadoop fut créé pour répondre aux besoins d’entreprises comme Yahoo et Google. À leurs débuts, ces géants de la technologie avaient besoin de traiter de larges volumes de Big Data pour délivrer des résultats de recherche web plus rapidement.
Le projet Hadoop fut inspiré par Google MapReduce, un modèle de programmation permettant de diviser une application en plusieurs fractions à exécuter sur différents noeuds. Il fut créé par Doug Cutting et Mike Cafarella, alors qu’il travaillait sur Apache Nutch.
Le projet Open Source fut déployé par Yahoo en Open Source en 2008. C’est en 2012 que l’Apache Software Foundation rendit Hadoop disponible pour le public.
Ce framework a eu un impact majeur dans le domaine du Big Data. On le considère comme la fondation du Data Lake Cloud moderne.
Il a démocratisé l’accès à la puissance de calcul, et permis à des entreprises d’analyser des ensembles Big Data en utilisant du logiciel Open Source et du hardware bon marché. C’était une alternative viable aux solutions de Data Warehouse propriétaires et fermées disponible jusqu’alors.
De nombreuses organisations ont pu stocker et traiter de larges volumes de données, accéder à une puissance de calcul massive, à moindre coût et avec une élasticité accrue par rapport aux Data Warehouses.
Qu'est-ce que Cassandra ?
Cassandra est un système de base de données distribué open source conçu pour le stockage et la gestion de larges volumes de données. Cette base de données NoSQL distribuée fut initialement créée par Facebook pour ses besoins internes.
La firme américaine avait besoin d’une database pour la fonctionnalité de recherche de l’appli Messenger, pour permettre aux utilisateurs de retrouver rapidement une conversation. L’architecture de Cassandra combine le modèle de distribution présenté par Amazon avec Dynamo pour le scaling horizontal, et le moteur de stockage décrit par Google BigTable.
C’est ainsi qu’est née la base de données hautement scalable adaptée à la plupart des cas d’usage Big Data. Facebook l’a ensuite libérée sous forme de projet open source en juillet 2008. En mars 2009, elle est devenue un projet Apache Incubator avant de devenir un projet » top-level » de l’Apache Foundation en avril 2010.
Cette plateforme est aujourd’hui disponible gratuitement sous la licence Apache 2.0. Elle délivre une disponibilité continue sans interruption, de hautes performances, une scalabilité nécessaire pour les applications modernes, tout en offrant une simplicité opérationnelle et une réplication entre les Data Centers et les régions.
Plusieurs petabytes d’informations peuvent être pris en charge, avec des milliers d’opérations concurrentes par seconde. Les entreprises sont donc en mesure de traiter de larges volumes de données sur les environnements hybrides et multi-cloud.
Qu'est-ce que Hive ?
Apache Hive est un système de Data Warehouse open-source distribué. Il permet d’effectuer des requêtes et des analyses sur de larges ensembles de données stockés dans des fichiers Hadoop et de les analyser.
Une Data Warehouse permet de stocker les données de façon centralisée, pour simplifier leur analyse. Des petabytes de données peuvent être lus, écrits et gérer sur avec Hive en utilisant le SQL.
Basé sur le framework open-source Apache Hadoop, Hive est étroitement intégré avec cette plateforme. Il est conçu pour traiter rapidement les petabytes de données. Sa caractéristique unique est la capacité à interroger de larges ensembles de données avec Apache Tez ou MapReduce via une interface SQL.
À l’origine, cet outil fut créé pour permettre aux non-programmeurs maîtrisant SQL de travailler sur le Big Data via l’interface HiveQL. Il utilise la technique de » batch processing » pour interroger rapidement une très large base de donnés distribuées. Les requêtes HiveQL sont converties en jobs MapReduce ou Tez exécutées sur le framework YARN de Hadoop. Les avantages de Hive sont sa vitesse, son interface familière, et son extensibilité.
Qu'est-ce que Spark ?
Apache Spark est un framework de traitement de données permettant d’effectuer rapidement des tâches sur de très larges ensembles de données et peut aussi distribuer des tâches de traitement de données entre de multiples ordinateurs.
Ces deux capacités en font un incontournable du Big Data et du Machine Learning : deux domaines dans lesquels une puissance de calcul massive est nécessaire pour traiter de larges volumes de données.
Cet outil fut créé à l’AMPLab de l’U.C. Berkeley en 2009. Depuis lors, il est devenu l’un des principaux frameworks Big Data.
L’architecture de Spark est composée de deux principaux composants : le driver qui convertir le code en multiples tâches à distribuer, et les exécuteurs de tâches.
Un gestionnaire de cluster est également requis pour la médiation entre les deux. Il est possible d’utiliser Spark en mode cluster indépendant, ou en combinaison avec Hadoop YARN, Kubernetes, Docker Swarm ou Apache Mesos.
Qu'est-ce que Kafka ?
Apache Kafka est un Data Store distribué, optimisé pour l’ingestion et le traitement de données en streaming temps réel. Les données en streaming sont générées en continu par des milliers de sources de données envoyant leurs enregistrements simultanément.
Il est donc nécessaire d’utiliser une plateforme capable de prendre en charge ce flux constant, et de traiter les données de façon séquentielle et incrémentale.
C’est le rôle de Kafka, qui permet le » publish / subscribe » de flux d’enregistrements, de stocker des flux d’enregistrements dans l’ordre où ils ont été générés, et de les traiter en temps réel.
On utilise principalement Kafka pour construire des pipelines de données en temps réel et des applications capables de s’adapter. Cet outil combine le messaging, le stockage et le traitement de flux pour permettre le stockage et l’analyse des données historiques et en temps réel.
Les principaux cas d’usage sont la construction de pipelines et les applications de streaming en temps réel. Un pipeline de données permet de traiter et de transférer les données d’un système à l’autre efficacement, et une application de streaming sert à consommer les flux de données. On l’utilise aussi comme broker de message, afin de traiter et de gérer les communications entre deux applications.
Le fonctionnement de Kafka repose sur deux modèles de messagerie : le queuing, et le publish-subscribe. Le queuing permet de distribuer le traitement de données entre plusieurs instances client. Ceci le rend hautement extensible.
L’approche publish-subscribe est quant à elle multi-subscriber. Toutefois, chaque message va à chaque subscriber et ne peut donc pas être utilisé pour distribuer le travail entre de multiples traitements.
Kafka utilise un modèle de log partitionné pour combiner les deux solutions. Il s’agit d’une séquence d’enregistrements ordonnée, et les logs sont décomposés en segments ou partitions correspondant aux différents subscribers.
Comment suivre une formation Apache ?
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