Cette technologie fondamentale de stockage et de traitement de données volumineuses est un projet de haut niveau de l'Apache Software Foundation. Par défaut, l'installation de Hadoop sur un cluster nécessite des machines préconfigurées, l'installation manuelle de packages et de nombreux autres mouvements. Cependant, la documentation est souvent incomplète ou simplement obsolète. Au fur et à mesure que la technologie évolue, les entreprises cherchent des alternatives à "l'éléphant", dont la popularité commence à décliner. Hadoop est passé par différentes phases, d'abord innovant et précieux pour atteindre maintenant un plateau de productivité. Dans cet article, nous discuterons des et des autres options disponibles qui pourraient potentiellement le remplacer. raisons pour lesquelles Hadoop perd de sa popularité Hadoop n'est pas seulement Hadoop L'écosystème Hadoop est une suite d'outils et de services qui peuvent être utilisés pour traiter de grands ensembles de données. Il se compose de quatre composants principaux : HDFS, MapReduce, YARN et Hadoop Common. Ces composants fonctionnent ensemble pour fournir des fonctionnalités telles que le stockage, l'analyse et la maintenance des données. Un écosystème Hadoop est composé des éléments suivants : HDFS : système de fichiers distribué Hadoop YARN : encore un autre négociateur de ressources MapReduce : traitement de données basé sur la programmation Spark : traitement des données en mémoire PIG, HIVE : traitement des services de données basé sur des requêtes HBase : base de données NoSQL Mahout, Spark MLLib : bibliothèques d'algorithmes d'apprentissage automatique Solar, Lucene : recherche et indexation Zookeeper : Gestion du cluster Oozie : Planification des tâches L'écosystème Hadoop comprend également plusieurs autres composants en plus de ceux énumérés ci-dessus. Pourquoi Hadoop décline-t-il ? Google Trends révèle que Hadoop a été le plus recherché de 2014 à 2017. Après cette période, le nombre de recherches pour celui-ci a commencé à diminuer. Cette baisse n'est pas surprenante en raison de plusieurs facteurs suggérant une éventuelle baisse de popularité. Nouvelles demandes du marché pour les technologies émergentes et l'analyse de données Hadoop a été créé pour répondre au besoin de stockage de données volumineuses. De nos jours, les gens veulent plus des systèmes de gestion des données, comme une analyse plus rapide, un stockage et un calcul séparés, et des capacités d'IA/ML pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Hadoop offre une prise en charge limitée de l'analyse du Big Data par rapport à d'autres technologies émergentes telles que Redis, Elastisearch et ClickHouse. Ces technologies sont devenues de plus en plus populaires pour leur capacité à analyser de grandes quantités de données. Fournisseurs et services cloud à croissance rapide Le cloud computing a rapidement progressé au cours de la dernière décennie, dépassant les éditeurs de logiciels traditionnels tels qu'IBM et HP. Au début, les fournisseurs de cloud utilisaient l'infrastructure en tant que service (IaaS) pour déployer Hadoop sur AWS EMR, qui prétendait être le cluster Hadoop le plus utilisé au monde. À l'aide des services cloud, les utilisateurs peuvent facilement démarrer ou arrêter un cluster à tout moment tout en profitant du service de sauvegarde de données sécurisé. En outre, les fournisseurs de cloud proposent une gamme de services pour créer un écosystème global pour les scénarios de Big Data. Il s'agit notamment d'AWS S3 pour un stockage économique, d'Amazon DynamoDB pour un accès rapide aux données clé-valeur et d'Athena en tant que service de requête sans serveur pour analyser le Big Data. Complexité croissante de l'écosystème Hadoop L'écosystème Hadoop devient de plus en plus complexe en raison de l'afflux de nouvelles technologies et de fournisseurs de cloud, ce qui rend difficile pour les utilisateurs d'utiliser tous ses composants. Une alternative consiste à utiliser des blocs de construction ; cependant, cela ajoute une couche supplémentaire de complexité. L'image ci-dessus montre qu'au moins treize composants sont fréquemment utilisés dans Hadoop, ce qui le rend difficile à apprendre et à gérer. Quelles sont les alternatives ? L'industrie technologique s'adapte aux problèmes posés par Hadoop, tels que la complexité et le manque de traitement en temps réel. D'autres solutions ont émergé qui visent à résoudre ces problèmes. Ces alternatives offrent différentes options selon que vous avez besoin d'une infrastructure sur site ou dans le cloud. Google BigQuery est une plate-forme conçue pour aider les utilisateurs à analyser de grandes quantités de données sans se soucier de la gestion de la base de données ou de l'infrastructure. Il permet aux utilisateurs d'utiliser SQL et utilise Google Storage pour l'analyse interactive des données. BigQuery de Google Vous n'avez pas besoin d'investir dans du matériel supplémentaire pour gérer de grandes quantités de données. Ses algorithmes aident à découvrir des modèles de comportement des utilisateurs dans les données qui seraient difficiles à identifier via des rapports standard. BigQuery est une puissante alternative à Hadoop, car il s'intègre parfaitement à MapReduce. Google ajoute en permanence des fonctionnalités et met à jour BigQuery pour offrir aux utilisateurs une expérience d'analyse de données exceptionnelle. Ils ont facilité l'importation d'ensembles de données personnalisés et leur utilisation avec des services tels que Google Analytics. Apache Étincelle est un moteur de calcul populaire et puissant utilisé pour les données Hadoop. Il s'agit d'une mise à niveau de Hadoop, offrant une plus grande vitesse et prenant en charge diverses applications pouvant être utilisées. Apache Étincelle Spark est un outil qui peut être appliqué indépendamment de Hadoop et est devenu de plus en plus populaire à des fins d'analyse. Il est plus pratique que Hadoop, ce qui en fait un bon choix pour de nombreuses entreprises. IBM et d'autres entreprises l'ont adopté en raison de sa flexibilité et de sa capacité à travailler avec différentes sources de données. Spark est une plate-forme open source qui permet un traitement rapide des données en temps réel, jusqu'à 100 fois plus rapide que MapReduce de Hadoop. Il peut être exécuté sur diverses plates-formes, telles qu'Apache Mesos, EC2 et Hadoop, à partir d'un cloud ou d'un cluster dédié. Cela le rend bien adapté aux applications basées sur l'apprentissage automatique. Flocon de neige est un service basé sur le cloud qui fournit des services de données tels que l'entreposage, l'ingénierie, la science et le développement d'applications. Il permet également le partage sécurisé et la consommation de données en temps réel. Flocon de neige Un entrepôt de données cloud peut vous offrir les avantages du stockage et de la gestion de vos données dans le cloud. Bien que Hadoop soit un excellent outil pour analyser de grandes quantités de données, il peut être difficile à configurer et à utiliser. De plus, il n'offre pas toutes les fonctionnalités généralement associées à un entrepôt de données. Snowflake peut réduire la difficulté et le coût du déploiement de Hadoop sur site ou dans le cloud. Il élimine le besoin d'Hadoop car il ne nécessite aucun matériel, approvisionnement logiciel, certification de logiciel de distribution ou effort de configuration. Quand envisager des alternatives à Hadoop ? Hadoop est l'une des nombreuses solutions de Big Data qui existent. À mesure que la taille, la complexité et le volume des données augmentent, les entreprises explorent des alternatives qui peuvent offrir des performances, une évolutivité et des avantages en termes de coûts. Lors de la prise de ces décisions, il est essentiel de prendre en compte les cas d'utilisation, les budgets et les objectifs spécifiques de l'organisation avant de sélectionner une solution Big Data. Il peut y avoir de meilleures options que de migrer hors de Hadoop dans de nombreux cas. De nombreux clients ont investi massivement dans la plate-forme, ce qui rend trop coûteuse la migration et le test d'une nouvelle. Par conséquent, la plate-forme ne peut pas être abandonnée. Cependant, des alternatives doivent être prises en compte pour les nouveaux cas d'utilisation et les composants de la solution Big Data. Pour résumer Il n'y a pas de meilleure alternative à Hadoop car Hadoop n'a jamais été qu'une chose. Au lieu de croire les affirmations selon lesquelles Hadoop est obsolète, réfléchissez à ce dont vous avez besoin de la technologie et aux pièces qui ne répondent pas à vos exigences. En fin de compte, la décision de rester avec Hadoop ou de passer à une autre solution Big Data doit être basée sur le cas d'utilisation et les besoins particuliers de l'organisation. Il est essentiel de prendre en compte les avantages en termes de coût, d'évolutivité et de performances que les différentes technologies peuvent offrir. Avec une évaluation et une recherche minutieuses, les entreprises peuvent faire un choix éclairé qui répondra le mieux à leurs besoins.
