Formation Big Data : Hadoop, Spark & Traitement Distribué

Le Big Data concerne les jeux de données dont le volume, la vitesse ou la diversité dépassent les capacités pratiques d'une architecture classique.

Une architecture distribuée peut répondre à des besoins de stockage, de traitement par lots, de flux ou d'analyse, mais elle ajoute des coûts et des contraintes d'exploitation.

Le bon dimensionnement part des volumes réels, de la fréquence des traitements, du délai attendu, de la sécurité et du budget.

Hadoop est le framework open-source qui a démocratisé le Big Data. Deux composants fondamentaux :

HDFS (Hadoop Distributed File System) : système de fichiers distribué avec réplication configurable pour la résilience.

MapReduce : paradigme de traitement parallèle qui sépare transformation et agrégation des résultats.

Hive : interface SQL au-dessus de Hadoop. Vous écrivez des requêtes SQL standard, Hive les transforme en jobs MapReduce. Permet aux Data Analysts de travailler sur du Big Data sans connaître Java.

Pig : langage de script pour manipuler des données. Plus flexible que Hive, utilisé pour des pipelines ETL complexes.

HBase : base de données orientée colonnes intégrée à l'écosystème Hadoop pour des accès distribués.

Spark propose un moteur de calcul distribué qui peut conserver certaines données intermédiaires en mémoire. Le gain dépend du traitement, du cluster et de la configuration.

RDDs (Resilient Distributed Datasets) : structure de données distribuée immuable. Vous manipulez un RDD comme un array Python, mais le calcul est parallélisé sur tout le cluster.

DataFrames et Datasets : API haut niveau inspirée de Pandas. Vous écrivez du code qui ressemble à du traitement local, Spark optimise et distribue automatiquement.

Spark SQL : requêtes SQL et opérations de jointure sur des données distribuées, à mesurer sur le volume réel.

MLlib : bibliothèque de machine learning distribuée pour certains traitements qui dépassent une seule machine.

Structured Streaming : traitement de flux avec une latence qui dépend de la source, du calcul et de l'infrastructure.

Data Lake : stockage centralisé de toutes les données brutes (structurées, semi-structurées, non structurées) dans leur format natif. Contrairement aux data warehouses qui imposent un schéma fixe, le data lake est schema-on-read.

Lambda Architecture : combiner batch et streaming. Batch layer = traitement Hadoop/Spark quotidien pour précision. Speed layer = Spark Streaming pour des métriques en temps réel. Serving layer = fusion des deux.

Apache Kafka : plateforme distribuée pour transporter des événements. Le débit doit être testé avec la taille des messages, les partitions et la réplication prévues.

Services cloud : des offres managées existent pour Hadoop, Spark et les entrepôts de données. Elles réduisent certaines tâches sans supprimer la sécurité, les coûts et l'observabilité.

Services sans serveur : ils peuvent simplifier l'exploitation de requêtes ponctuelles. Comparez coût, verrouillage fournisseur, localisation et prévisibilité des performances.

Stack technique à maîtriser : Hadoop (HDFS, MapReduce, Hive), Spark (PySpark ou Scala), Kafka, bases NoSQL (HBase, Cassandra, MongoDB), cloud (AWS S3, EMR, Redshift ou équivalent Azure/GCP).

Langage principal : Python (PySpark, pandas pour le data wrangling). Scala est un plus pour des performances optimales sur Spark. SQL est indispensable.

Métiers associés : Data Engineer, architecte data ou spécialiste du calcul distribué. Les compétences attendues dépendent du secteur et de la plateforme utilisée.

Les cas d'usage existent dans le commerce, les télécoms, la banque ou l'industrie, avec des exigences de sécurité et de disponibilité différentes.

Une petite structure peut utiliser un service managé, mais doit vérifier que la complexité et le coût sont justifiés par ses volumes réels.