Bases de données NoSQL et Big Data

Les Big Data représentent des ensembles de données volumineux et complexes, impossibles à gérer par les outils traditionnels en raison de leur taille.

L'augmentation exponentielle des informations numériques et la puissance de calcul des ordinateurs ont mené à l'essor des Big Data.

Le volume des Big Data est caractérisé par sa taille gigantesque, mesurée en téraoctets ou pétaoctets.

Les Big Data englobent différents types de données provenant de multiples sources.

La rapidité de production et de traitement des données est un aspect crucial des Big Data.

La véracité des Big Data fait référence à leur fiabilité et à leur qualité.

Les 5V des Big Data sont : Volume, Variété, Vitesse, Véracité et Valeur.

La valeur des Big Data réside dans leur potentiel à générer des insights précieux et à prendre des décisions éclairées.

Le Hadoop Distributed File System (HDFS) est un système de fichiers distribué conçu pour fonctionner sur du matériel informatique standard. Il est utilisé pour stocker de grands fichiers avec des schémas d'accès en streaming à haute bande passante. HDFS est particulièrement adapté pour accueillir des volumes massifs de données non structurées et permettre le traitement analytique à grande échelle.

HDFS découpe chaque fichier en blocs de données (par défaut, chaque bloc fait 128 MB ou 256 MB, mais cela peut être configuré), et distribue ces blocs sur plusieurs nœuds dans un cluster. Cela permet de traiter les données en parallèle, optimisant ainsi la performance.

HDFS réplique chaque bloc de données sur plusieurs nœuds du cluster (le facteur de réplication par défaut est trois) pour assurer une haute disponibilité et une résistance aux défaillances.

HDFS est conçu pour fonctionner sur du matériel informatique standard et pour être facilement extensible, permettant ainsi à un système de croître simplement en ajoutant des nœuds au cluster.

Les bases de données NoSQL (Not Only SQL) représentent une large classe de systèmes de gestion de bases de données qui diffèrent des bases de données relationnelles classiques dans la façon dont elles stockent et gèrent les données. Elles ont été conçues pour surmonter les limitations des bases de données SQL, notamment en termes de scalabilité, de performance et de modélisation des données.

Les bases de données NoSQL ne suivent pas les règles classiques de SQL. Cela leur permet de s'adapter à des structures de données complexes, s'adaptent à la scalabilité et au volume important des données.

Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données relationnelles, permettent de stocker des données sans schéma fixe.

Contrairement à la scalabilité verticale (augmenter la puissance d'un seul serveur), la scalabilité horizontale utilise des clusters de machines pour gérer des volumes de données croissants.

Les bases de données NoSQL prennent en charge plusieurs modèles de données, tels que les documents, les graphes, les paires clé-valeur et les colonnes larges, offrant ainsi une flexibilité pour différentes applications.

Les systèmes NoSQL assurent une haute disponibilité et une tolérance aux pannes en répliquant et en distribuant les données, garantissant ainsi un accès continu aux informations.

Le traitement parallèle consiste à diviser une tâche en sous-tâches exécutées simultanément sur plusieurs processeurs, réduisant ainsi le temps d'exécution.

Le traitement distribué utilise plusieurs ordinateurs pour exécuter des tâches de calcul ou des traitements de données, permettant de gérer des volumes importants.

Le traitement parallèle utilise plusieurs processeurs au sein d'une même unité centrale de traitement (CPU) ou sur plusieurs cœurs d'un processeur multicœur pour effectuer des opérations en même temps.

Le traitement distribué répartit les tâches sur plusieurs ordinateurs pour accélérer le traitement et gérer des volumes importants de données.

L'isolation des conteneurs garantit que les applications fonctionnent de manière indépendante, minimisant les conflits et les interférences. Cela améliore la sécurité et la stabilité du système.

Docker est une plateforme de conteneurisation populaire permettant aux développeurs de créer, déployer et exécuter des applications dans des conteneurs. Un conteneur Docker est un package autonome contenant tout ce qui est nécessaire pour exécuter une application, y compris le code, les bibliothèques et les dépendances.

Un service cloud est une ressource informatique accessible sur Internet via des fournisseurs de services cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud. Ces services offrent des solutions d'hébergement à la demande, évolutives et faciles à gérer.

L'Infrastructure as a Service (IaaS) fournit des infrastructures informatiques virtuelles, telles que des serveurs, du stockage et des réseaux, que les utilisateurs peuvent louer en fonction de leurs besoins. L'IaaS élimine le besoin d'investissements matériels coûteux.

Platform as a Service (PaaS) offre un environnement de développement et de déploiement pour les applications. Les développeurs se concentrent sur la création de logiciels sans se soucier de la gestion de l'infrastructure sous-jacente.

Le traitement parallèle consiste à utiliser plusieurs unités de traitement (processeurs ou cœurs) pour effectuer des tâches simultanément, ce qui permet de réduire considérablement le temps de calcul.

Dans un système à mémoire partagée, tous les processeurs peuvent accéder à la même mémoire globale, ce qui facilite le partage des données entre les processus en cours d'exécution.

Le traitement distribué repose sur l'utilisation d'un réseau d'ordinateurs connectés (un cluster) pour exécuter des processus de manière distribuée, chaque nœud du cluster travaillant sur une partie de la tâche globale.

Chaque nœud dans un système de traitement distribué dispose de sa propre mémoire locale, et les données sont réparties entre les nœuds du cluster.

MapReduce est un modèle de programmation pour le traitement distribué de données à grande échelle. Il divise les données en morceaux, les traite en parallèle et les combine ensuite pour obtenir le résultat final.

Apache Spark est un framework de traitement distribué qui s'exécute en mémoire, ce qui le rend plus rapide que MapReduce pour certaines tâches. Il est également plus flexible et prend en charge différents types de traitement.

Les systèmes distribués sont souvent plus faciles à étendre en ajoutant simplement des nœuds supplémentaires au réseau, ce qui augmente leur capacité de traitement.

La défaillance d'un seul nœud dans un système distribué n'affecte pas nécessairement tout le processus. Les systèmes distribués peuvent être conçus pour tolérer les pannes.

La phase Map est la première phase du modèle MapReduce. Le processus prend en entrée des paires clé-valeur et les traite en parallèle et de manière distribuée sur différents nœuds. Le résultat est un ensemble intermédiaire de paires clé-valeur.

La phase Reduce est la deuxième phase du modèle MapReduce. Les sorties de la phase Map sont regroupées par clés et traitées par le processus Reduce. Il agrège les valeurs de chaque clé pour produire un ensemble de sortie plus petit et généralement plus significatif.

La conteneurisation est une méthode de virtualisation au niveau du système d'exploitation. Elle permet de déployer et d'exécuter des applications et leurs dépendances dans des processus isolés, appelés conteneurs. Chaque conteneur partage le même système d'exploitation hôte, mais fonctionne comme une entité distincte avec son propre espace utilisateur.

Les conteneurs sont légers et compacts car ils partagent le noyau du système d'exploitation hôte. Ils n'ont pas besoin d'un système d'exploitation invité complet, ce qui réduit leur encombrement.

Les conteneurs encapsulent l'application et son environnement, ce qui permet de les déplacer facilement entre différents systèmes d'exploitation et environnements. Ce caractère portable facilite le développement, les tests et la production.

Docker est un outil populaire pour créer, déployer et gérer des conteneurs. Il utilise une approche de conteneurisation au niveau du système d'exploitation pour isoler et exécuter des applications dans des environnements portables et légers.