Installation d'Hadoop
HDFS
MapReduce
Yarn
Détails de la leçon
Description de la leçon
Nous allons maintenant examiner en détail ce qu'est HDFS et son utilité. HDFS, pour Hadoop Distributed File System, est le système de fichiers distribués d'Hadoop. Il permet de stocker et de lire des fichiers de grande taille. Basé sur une architecture maître-esclave, chaque cluster comporte un mNode et plusieurs dataNodes. HDFS découpe les fichiers à stocker en plusieurs parties de plus petite taille, par défaut de 128 mégaoctets. Cette caractéristique permet de gérer des fichiers de grande taille avec efficacité. En outre, HDFS est tolérant aux pannes, car il réplique les données sur différentes machines du cluster. Cela garantit une haute disponibilité et une fiabilité accrue de l'accès aux données.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont de :
- Comprendre le rôle d’HDFS dans l’écosystème Hadoop.
- Appréhender l’architecture maître-esclave de HDFS.
- Explorer les mécanismes de tolérance aux pannes d’HDFS.
Prérequis pour cette leçon
Pour suivre cette vidéo, il est recommandé de connaître les concepts de base des systèmes de fichiers, ainsi que les fondamentaux d’Hadoop.
Métiers concernés
HDFS est utilisé par les professionnels des données, incluant :
- Data Engineers - Pour la gestion des pipelines de données.
- Administrateurs Big Data - Pour l’optimisation et la maintenance des clusters Hadoop.
- Analystes de données - Pour le traitement et l’analyse de volumes importants de données.
Alternatives et ressources
Des alternatives à HDFS incluent :
- Amazon S3 - Pour le stockage d’objets dans le cloud.
- Google Cloud Storage - Pour une solution de stockage scalable et sécurisée.
- Azure Data Lake Storage - Pour le stockage de données en grande échelle.
Questions & Réponses
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