Installation d'Hadoop
HDFS
MapReduce
Yarn
Détails de la leçon
Description de la leçon
Hadoop, un cadre open source, a été conçu pour le traitement et le stockage de grandes quantités de données via des matériels informatiques classiques. S'inspirant d'une publication de Google datant de 2004, une première version d'Hadoop a été mise à disposition en 2006. Depuis 2009, Hadoop est passé sous la licence Apache, favorisant ainsi son adoption et son évolution.
Le noyau de Hadoop comprend trois composants majeurs :
1. HDFS (Hadoop Distributed File System): un système de fichiers distribué permettant de stocker des données massives de manière fiable en dépit des défaillances.
2. MapReduce: un modèle de programmation pour le traitement massif des données, divisant les tâches et réduisant les résultats en un seul ensemble de données.
3. Yarn: un gestionnaire de ressources de cluster orchestrant l'utilisation des ressources.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont de fournir une compréhension de base de Hadoop, de son historique, de ses composantes principales, et de sa licence actuelle.
Prérequis pour cette leçon
Pour tirer le meilleur parti de cette vidéo, il est conseillé d'avoir des connaissances de base en systèmes de fichiers distribués, en programmation et en gestion de données.
Métiers concernés
Hadoop est utilisé dans des domaines professionnels tels que l'analyse de données, la gestion de grandes bases de données, le développement logiciel, et l'ingénierie de données.
Alternatives et ressources
Les alternatives à Hadoop incluent Apache Spark, qui offre des performances accrues pour les traitements en mémoire, et Flink, un autre framework de traitement de données en flux.
Questions & Réponses
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