qu'est-ce que hadoop ?

Apache Hadoop est un framework open‑source conçu pour stocker et traiter de très grandes quantités de données sur un ensemble de machines dites « clusters ». Contrairement à une base de données traditionnelle, Hadoop ne repose pas sur un seul serveur, mais sur un réseau de serveurs simples qui coopèrent pour gérer, analyser et exécuter des calculs sur des données massives (big data) en parallèle.

histoire

Hadoop a été créé par Doug Cutting, qui travaillait sur des projets inspirés des travaux de Google sur le Google File System et MapReduce, des technologies permettant de stocker et traiter des volumes gigantesques de données de manière distribuée. Le projet a commencé au milieu des années 2000 et a été rapidement adopté par la Apache Software Foundation, devenant l’un des frameworks open‑source les plus utilisés pour le big data.

Au fil des années, Hadoop s’est développé en écosystème complet : il ne se limite plus au simple stockage distribué avec HDFS (Hadoop Distributed File System) et au traitement parallèle avec MapReduce, mais inclut des outils comme Hive, Pig, HBase ou Spark, permettant d’analyser et transformer les données de manière plus flexible et efficace. Aujourd’hui, Hadoop est au cœur de nombreuses architectures de data lakes et reste une compétence clé pour les métiers liés aux données volumineuses.

dans la pratique

Hadoop est utilisé dans le domaine du big data et de l’analyse de données volumineuses. Il fonctionne sur des grappes de serveurs peu coûteux pour :

1. Stocker des volumes de données massifs, structurées ou non, avec tolérance aux pannes.
   
   
2. Traiter ces données en parallèle grâce à des modèles de programmation adaptés.
   
   
3. Permettre la création de lacs de données (data lakes) qui centralisent des données brutes avant traitement.
   
   
4. Soutenir des usages avancés comme l’analyse de logs, l’apprentissage automatique ou l’intelligence artificielle.
   
   

Hadoop n’est pas une base de données en soi, mais un écosystème réparti composé de plusieurs modules (comme HDFS pour le stockage distribué et des composants de traitement) qui, ensemble, permettent de traiter de très grandes quantités d’informations.

Pour aller plus loin...

Pour aller plus loin avec Hadoop, il est intéressant de découvrir l’ensemble de son écosystème et de comprendre comment ses composants interagissent pour gérer des données massives de façon efficace et sécurisée. La maîtrise de Hadoop ouvre la porte à de nombreux domaines : data engineering, data analytics, intelligence artificielle et machine learning. Si vous souhaitez vous lancer concrètement dans le traitement de données à grande échelle, l’alternance Data Engineer de la Wild Code School est une opportunité idéale pour transformer cette théorie en compétences pratiques.