Les 15 meilleurs outils Big Data

Ces dernières années, un grand nombre d'outils ont été développés qui permettent de travailler rapidement et confortablement avec d'énormes quantités de données distribuées.

La maîtrise de ces outils permet d’effectuer une multitude de tâches sur de grands ensembles de données. Certains d'entre eux les enregistrent dans des bases de données relationnelles et non relationnelles, créent des modèles d'apprentissage automatique, effectuent des requêtes sur les données pour les filtrer, les regrouper et les sélectionner, gérer les données dans des flux en temps réel, parmi bien d'autres options.

Apache Spark est un projet Open-Source qui permet un traitement massif de données de manière distribuée. Il s'agit d'un moteur de traitement très flexible qui permet la connexion avec d'autres frameworks fonctionnant sur Hadoop tels que Hive, Pig, Hbase ou Cassandra.

Il peut être utilisé avec plusieurs langages de programmation tels que Python, Scala ou Java.

Spark contient des sous-modules spécialisés dans différentes tâches liées au traitement du Big Data :

Spark SQL permet d'effectuer des requêtes vers tous types de sources de données, qu'il s'agisse de bases de données relationnelles via JDBC ou ODBC, de bases de données non relationnelles (NoSQL) telles que Hbase ou Cassandra, ou de simples fichiers csv via des objets RDD (Resilient Distributed Dataset). .

Les requêtes utilisent le langage SQL, très similaire au langage naturel, ce qui facilite son utilisation. Ce qui est impressionnant, c'est que nous pouvons utiliser le langage SQL (Structured Query Language) même si en dessous nous faisons des requêtes à des bases de données qui ne sont pas relationnelles.

Spark Streaming est une extension de Spark qui permet le traitement des données en temps réel avec tolérance aux pannes et évolutivité.

MLlib est une bibliothèque Spark Core qui vous permet d'effectuer des opérations de machine learning de manière distribuée. Les données peuvent être chargées à partir de HDFS ou d'autres systèmes de fichiers tels que l'EMR d'Amazon. Certaines des méthodes d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisées sont les arbres de décision, la régression logistique ou le clustering K-means.

Le module GraphX ​​​​permet d'étendre les fonctionnalités des objets RDD en créant des objets pouvant être traités et exploités à l'aide de calculs entre graphiques.

HBase est une base de données non relationnelle (NoSQL) distribuée orientée colonnes qui repose sur le système de fichiers Hadoop HDFS.

Cette technologie est conçue pour fonctionner avec des données massives et peut être connectée à d'autres frameworks Hadoop tels qu'Apache Pig ou Apache Phoenix. Apache Phoenix permet l'utilisation de requêtes SQL pour collecter des données depuis HBase.

Cassandra est un système de base de données non relationnelle orientée colonnes qui comprend son propre langage de requête : Cassandra Query Language (CQL) similaire à SQL.

Il est utilisé par de grandes entreprises qui utilisent une grande quantité de données comme Twitter, Netflix ou Facebook.

Hadoop est la technologie qui sous-tend la plupart des applications et frameworks Big Data distribués. Hadoop est un logiciel open source qui permet le stockage et le traitement distribués des données.

Ses principales caractéristiques sont qu'il est évolutif, tolérant aux pannes, qu'il a une vitesse de traitement des données élevée, qu'il est gratuit et qu'il peut traiter efficacement une grande quantité de données.

Grâce à Hadoop, la plupart des outils Big Data de cette liste ont pu être développés.

Elasticsearch est un moteur de recherche qui permet la localisation de textes au sein d'une grande quantité de données. Plus précisément, on pourrait définir Elasticsearch comme une base de données non relationnelle orientée vers les documents JSON, similaire à la MongoDB classique.

Python est un langage de programmation devenu très populaire ces dernières années en raison de son application dans le monde du Big Data, de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle.

Il existe de nombreux frameworks et bibliothèques pour manipuler des données massives en Python comme pyspark, pandas, tensorflow, pythorch ou Hadoop.

Apprendre Python est vital pour quiconque souhaite avoir une carrière épanouissante dans le monde des données.

Scala est un langage de programmation moins connu que Python, mais largement utilisé dans le secteur du Big Data. Scala fonctionne sur la machine virtuelle Java et est le langage natif des technologies de gestion de données massives telles que Spark. L'avantage d'utiliser Spark dans Scala au lieu de Python est la vitesse de calcul. Pour cette raison, il est très utile d’apprendre à programmer en Scala.

Mongo DB est une base de données non relationnelle, ou également connue sous le nom de NoSQL, orientée document. Dans ce type de base de données, les informations sont enregistrées au format BSON, c'est-à-dire une représentation binaire d'un objet JSON (Javascript Object Notation).

Mongo DB peut être utilisé pour de grandes quantités de données. Cependant, au-delà d'un certain montant, il est plus conseillé d'utiliser des technologies distribuées basées sur Hadoop telles qu'Apache HBase ou Apache Cassandra.

Apache Kafka est une plateforme distribuée qui permet de gérer les flux de données en temps réel. Le traitement des événements en temps réel a de nombreuses applications dans le monde actuel dans lequel nous vivons. Il s’agit notamment des transactions financières, boursières ou du suivi logistique en temps réel.

Apache Flume est un logiciel de l'écosystème Hadoop conçu pour ingérer des données provenant de sources telles que des serveurs Web. Flume est responsable de leur réception, de leur traitement et de leur sauvegarde dans un système de fichiers distribué, tel que HDFS.

Apache Nifi est un logiciel conçu pour automatiser les flux de données entre les systèmes. Il permet de réaliser des processus ETL (Extract, Transform and Load) populaires dans le secteur de la business intelligence.

Nifi vous permet de suivre les données et leurs transformations en temps réel.

Google BigQuery est un entrepôt de données hébergé dans le cloud hautement évolutif qui vous permet d'héberger et d'interroger une grande quantité de données.

Avec BigQuery, vous pouvez créer des modèles d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique, interroger rapidement des données via des requêtes SQL et les intégrer à des programmes BI tels que Tableau ou Looker pour la visualisation et l'analyse des données.

Apache Storm est une technologie d'ingestion et d'analyse de données en temps réel. Quelques exemples d'utilisation sont lorsqu'il est nécessaire de recevoir et de traiter les données de certains capteurs ou d'analyser en temps réel des informations provenant de réseaux sociaux tels que Twitter ou Instagram.

Storm est divisé en deux éléments : les Spouts, qui sont la partie responsable de la réception des données, et les Bolts, dont la fonction est d'appliquer des transformations aux informations reçues.

Ce logiciel traite les Spouts et les Bolts comme des nœuds, créant ainsi un modèle de graphique orienté.

Sqoop utilise plusieurs connecteurs pour transférer des données de diverses sources vers le système de fichiers Hadoop HDFS, Hive ou HBase.

Par exemple, nous pouvons envoyer des données de Mysql, PostgreSQL, Oracle SQL entre autres au système de fichiers distribué.

Pendant le processus de lecture des tables et de remplissage des données, il utilise MapReduce, qui fonctionne en parallèle et avec tolérance aux pannes.

Kubernetes est une plateforme qui vous permet d'orchestrer et de gérer plusieurs fonctionnalités déployées dans des conteneurs. Il s'agit d'une extension de Docker, qui fonctionne de manière distribuée avec de nombreux nœuds connectés les uns aux autres et fonctionnant de manière coordonnée.

C'est une technologie très utile pour les applications intégrant de nombreux microservices. Netflix utilise depuis longtemps Kubernetes pour orchestrer ses tâches.

L’infrastructure Big Data est très coûteuse et difficile à gérer et à entretenir. Il existe des entreprises qui vous louent leurs ressources afin que vous puissiez exécuter toutes sortes de fonctionnalités liées à la gestion massive de données sur leurs serveurs cloud.

Ils offrent toutes sortes de services tels que :

Certaines des entreprises qui offrent ces options sont :

Il est important de connaître certaines de ces plateformes car elles sont largement utilisées dans le secteur technologique. Pour cette raison, ce sont également des outils Big Data importants à connaître et à suivre un cours pour apprendre leurs fondamentaux.

Nous avons vu les 15 outils les plus populaires et les plus importants à maîtriser si nous voulons avoir une carrière longue et réussie dans le monde du Big Data et de l'analyse de données.

Tous visent à faciliter la gestion et la transformation d’énormes quantités de données stockées de manière distribuée sur plusieurs nœuds.

La plupart des informations avec lesquelles nous travaillons sont finalement stockées dans des systèmes de fichiers distribués tels que HDFS, dans des entrepôts de données ou dans des lacs de données.

Il existe certains outils, populaires dans le secteur de la business intelligence, qui permettent de visualiser ces informations et de prendre des décisions basées sur ces données.

Il est également important de connaître l’existence de ces programmes puisqu’ils sont largement utilisés dans le monde du big data.

Certains de ces logiciels sont :