Apache Cassandra : la bdd NoSQL la plus populaire

Margot P

Margot P

5 min

Apache Cassandra est une base de donnée NoSQL Open Source, initialement créée par Facebook pour le stockage et l’analyse du Big Data. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable de la Data Science.

Pour stocker et traiter les volumes de données massifs du Big Data, les bases de données traditionnelles ne sont pas adaptées. Il est nécessaire d’utiliser de nouveaux outils. Parmi les solutions existantes, on compte Apache Cassandra.

Qu'est-ce qu'Apache Cassandra ?

Apache Cassandra est un système de gestion de base de données distribuée, conçu pour prendre en charge de larges volumes de données répartis sur de multiples Data Centers et sur le Cloud.

Ce DBMS se distingue par plusieurs caractéristiques principales. Il offre une haute élasticité, une haute disponibilité, et n’a pas de point de défaillance unique.

Il s’agit d’une base de données NoSQL, écrite en Java. Elle offre toutefois de nombreuses fonctionnalités que ne proposent pas les autres bases de données NoSQL ou relationnelles.

Elle permet de prendre en charge de très larges volumes de données. Pour bien comprendre les possibilités offertes par Cassandra, il est important de comprendre ce qu’est une base de données NoSQL.

Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL ?

Une base de données NoSQL, ou “not only SQL”, est une base de données permettant de stocker les données sans se restreindre à un format tabulaire. Contrairement aux bases de données relationnelles, les ” databases ” NoSQL permettent le stockage de données non structurées.

Elles proposent un design simple, permettent le scaling horizontal, et offrent un contrôle complet sur la disponibilité. Puisqu’un schéma fixe n’est pas nécessaire, la réplication est très simple.

Malgré tous leurs avantages, les bases de données NoSQL ont aussi des inconvénients. Elles supportent uniquement le langage SQL (Simple Query Language), et ne prennent pas en charge les transactions.

Néanmoins, ces plateformes sont très efficaces pour traiter de larges volumes de données et facilitent le scaling horizontal. C’est la raison pour laquelle de nombreuses grandes entreprises adoptent ce type de système.

Si Apache Cassandra est la base de données NoSQL la plus populaire, elle n’est pas la seule. Parmi les plus utilisées, on peut aussi citer Apache HBase et MongoDB.

L'histoire de Apache Cassandra

À l’origine, Cassandra fut développée en interne par Facebook. Le but était de développer une fonctionnalité de recherche pour la boîte de messages du réseau social.

En 2008, Facebook décida finalement de rendre Cassandra open source. Par la suite, cette solution a rejoint le Apache Incubator en 2009. Depuis 2010, il s’agit d’un projet Apache “top-level”.

Désormais, cette base de données est l’un des produits phares de la Apache Software Foundation et peut être utilisée par n’importe qui. De nombreuses entreprises célèbres utilisent Cassandra pour le Big Data : Apple, Facebook, Instagram, Uber, Spotify, Netflix, Twitter, Cisco, eBay, Rackspace…

Les particularités d'Apache Cassandra

Apache Cassandra est l’une des bases de données NoSQL les plus utilisées. L’un de ses grands points forts est qu’elle permet une haute disponibilité et n’a pas de point de défaillance unique.

C’est un point essentiel pour les entreprises qui ne peuvent tout simplement pas se permettre que leur système tombe en panne ou de perdre de données. L’absence de point de défaillance unique garantit un accès constant et une disponibilité permanente.

Un autre point fort est la capacité de Cassandra à prendre en charge des volumes massifs de données de façon efficace. Le système peut traiter de vastes quantités de données dispersées entre de multiples serveurs, et permet d’écrire d’importants volumes sans impacter l’efficacité de la lecture. La vitesse et la précision d’écriture ne sont pas atténuées même face à de très larges volumes.

Le troisième avantage majeur de Cassandra est son extensibilité horizontale. Sa structure permet aux utilisateurs de réagir promptement en cas d’augmentation soudaine de la demande. Il suffit d’ajouter plus de hardware pour accueillir davantage de données. Aucune désactivation n’est requise. C’est pourquoi de nombreuses entreprises adoptent cette solution pour le Big Data.

Parmi les autres points forts spécifiques de Cassandra, citons la flexibilité du stockage de données. Il est possible d’entreposer des données structurées, semi-structurées ou non structurées.

Une importante flexibilité est offerte pour la distribution des données, puisque le système exploite de multiples Data Centers. Les données peuvent donc être facilement réparties entre différentes régions en fonction des besoins.

Enfin, Cassandra répond aux critères ACID (atomicité, consistance, isolation et durabilité). Pour toutes ces raisons, Apache Cassandra tire son épingle du jeu parmi les autres bases de données NoSQL.

Comment fonctionne Apache Cassandra ?

Le fonctionnement de Apache Cassandra repose sur un système de type pair-à-pair (peer-to-peer). Le système de distribution est basé sur Amazon DynamoDB, tandis que le modèle de données est dérivé de Google Big Table.

L’architecture est composée d’un groupe de noeuds, et chacun de ces noeuds peut accepter ou lire une requête d’écriture. C’est un aspect essentiel de l’architecture, puisqu’il n’y a pas de noeud ” maître “. Les noeuds communiquent entre eux et sont tous sur le même plan d’égalité.

Le cluster est composé de multiples Data Centers, rassemblant eux-mêmes de nombreux serveurs. C’est là que les données sont stockées pour le traitement. Les noeuds liés entre eux sont regroupés ensemble dans un même Data Center.

Cette structure permet une extensibilité totale. Dès qu’il est nécessaire d’ajouter de l’espace de stockage, il suffit d’ajouter des noeuds. Le système est donc très facile à étendre et permet de prendre en charge le Big Data.

Par ailleurs, une méthode de backup permet de protéger les données. Toutes les données sont sauvegardées dans le ” commit log ” puis indexées dans un ” memtable “. Ceci permet d’éviter de perdre les données.

Qui utilise Apache Cassandra ?

Cassandra est une solution idéale pour le stockage et la gestion de larges quantités de données réparties sur de nombreux serveurs. Elle convient aux entreprises ne pouvant se permettre de perdre des données, et ne pouvant tolérer la moindre panne de leur base de données en cas de dysfonctionnement d’un serveur.

L’absence de point de défaillance unique empêche toute panne ou perte de données et permet une disponibilité continue à toute épreuve. Même lors de l’ajout de nouveaux noeuds aux clusters, la database reste disponible.

En outre, sa facilité d’utilisation et d’extension la rend optimale pour les entreprises en forte croissance constante. Les grandes entreprises peuvent stocker d’immenses volumes de données sur un système décentralisé, tout en conservant le contrôle et l’accès aux informations.

Comment se former à Apache Cassandra ?

À l’heure où le Big Data est utilisé dans tous les secteurs, la maîtrise d’Apache Cassandra est une compétence recherchée par de nombreuses entreprises. Pour l’acquérir, vous pouvez choisir la formation Data Engineer de DataScientest.

Ce parcours vous permettra d’apprendre à manier tous les outils et techniques nécessaires au métier d’ingénieur des données. La base de données Cassandra est au programme du module ” Base de données “, au même titre que le langage SQL, MongoDB, Elastic Search ou encore Neo4J.

Les autres modules de la formation sont la programmation, le Big Data (volume et vitesse), l’automatisation et le déploiement. À l’issue du cursus, vous recevrez un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne et serez prêt à travailler immédiatement en tant que Data Engineer.

Les formations DataScientest peuvent être effectuées en mode BootCamp ou en Formation Continue. Elles adoptent une approche innovante de ” blended learning ” mariant apprentissage en présentiel et à distance. Découvrez la formation Data Engineer dès à présent.

Vous savez tout sur Apache Cassandra. Découvrez d’autres outils de Data Engineer comme MongoDB ou la plateforme de dépôt de code GitHub.