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Qu’est-ce que Hadoop ?
Hadoop est une plateforme logicielle open source. Elle permet de stocker et traiter de très grands volumes de données.
Elle a été développée pour gérer des quantités de données que les bases classiques ne peuvent pas traiter efficacement. Hadoop est conçue pour fonctionner sur des grappes de serveurs standard.
À quoi sert Hadoop ?
Hadoop est utilisé lorsque les données sont trop volumineuses ou trop variées pour les outils traditionnels. Il permet de traiter des téraoctets ou pétaoctets de données de manière distribuée.
Les entreprises l’utilisent pour l’analyse de données web, la détection de fraude, les recommandations produit, ou encore pour le traitement d’images satellitaires ou biomédicales.
Dans les RH, il peut être utilisé pour analyser de grandes bases de CV, ou des données issues d’enquêtes salariés à grande échelle.
Comment fonctionne Hadoop ?
Hadoop repose sur deux modules principaux : HDFS et MapReduce.
HDFS, ou Hadoop Distributed File System, divise les fichiers en blocs. Il les répartit sur plusieurs machines. Ces blocs sont dupliqués pour éviter toute perte de données.
MapReduce est le moteur de traitement. Il divise les tâches en sous-tâches. Chaque machine traite une partie des données en parallèle. Cela accélère le traitement, même pour des volumes importants.
Grâce à cette architecture, Hadoop reste performant même avec des milliers de serveurs.
Différences avec des notions proches
Hadoop est parfois confondu avec d'autres outils de traitement ou de stockage de données massives, comme Spark ou les bases NoSQL.
Contrairement à Spark, Hadoop utilise MapReduce, qui stocke les résultats intermédiaires sur disque. Spark préfère la mémoire vive, ce qui le rend plus rapide dans certains cas.
Hadoop est aussi complémentaire des bases NoSQL (comme Cassandra ou MongoDB). Ces systèmes stockent les données, mais ne proposent pas toujours un moteur de traitement distribué comme MapReduce.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un site e-commerce peut utiliser Hadoop pour analyser les logs de navigation de millions de visiteurs. L’objectif : optimiser le parcours client et proposer des recommandations personnalisées.
Une banque peut s’en servir pour repérer des transactions frauduleuses en traitant des milliards d’opérations bancaires.
Dans le secteur public, Hadoop peut aider à croiser des données issues de différentes administrations pour améliorer les politiques publiques.
Enfin, dans la recherche scientifique, Hadoop peut analyser des volumes massifs de données génétiques ou climatiques.