Les 5 technologies à maîtriser pour travailler dans le Big Data

Vous souhaitez travailler dans le Big Data ? Vous souhaitez vous réorienter vers une carrière dans le Big Data ? Vous faites un excellent choix ! Vous avez compris que le monde dans lequel nous vivions se digitalise de plus en plus et que les entreprises qui souhaitent conserver un avantage compétitif actuellement sont celles qui sauront tirer parti des données massives générées par leurs activités.

Le Big Data a entrainé un foisonnement de problématiques qui nécessitent des réponses technologiques aussi différentes les unes que les autres.  Hadoop a beau être le socle technique du Big Data, il n’est pas capable à lui seul de répondre à toutes ces problématiques. Avec le temps, un véritable écosystème technologique s’est développé autour d’Hadoop pour supporter la multiplicité de cas d’usage de valorisation de données et la multiplicité des secteurs d’activités. Hadoop est quitté d’un logiciel « one-size-fits-all », c’est-à-dire comme un logiciel qui va fournir toutes les fonctionnalités de tous les uses cases possibles du Big Data, à un véritable « framework », c’est-à-dire une plateforme de gestion de données sur laquelle peuvent être bâties des solutions spécifiques à des problématiques Big Data.

Ainsi, travailler dans le Big Data, va vous exiger de savoir utiliser les technologies de base de l’écosystème Hadoop. Dans cet article, nous allons couvrir les 5 technologies de base de l’écosystème Hadoop que vous devez absolument savoir utiliser pour travailler dans le Big Data.

1 – Spark

Apache Spark est le logiciel indispensable du Big Data et la première technologie que vous devez maîtriser pour faire carrière dans le Big Data. Avant d’expliquer ce que c’est que Spark, rappelons que pour qu’un algorithme puisse s’exécuter sur Hadoop, il faut qu’il soit parallélisable. Ainsi, on dit d’un algorithme qu’il est “scalable” s’il est parallélisable (et peut donc profiter de la scalabilité d’un cluster). Hadoop est une implémentation d’un modèle de calcul particulier appelé « MapReduce ». Le problème avec le MapReduce est qu’il est bâti sur un modèle de Graphe Acyclique Direct. En d’autres termes, l’enchaînement des opérations du MapReduce s’exécutent en trois phases séquentielles directes et sans détour (Map -> Shuffle -> Reduce) ; aucune phase n’est itérative (ou cyclique). Le modèle acyclique direct n’est pas adapté à certaines applications, notamment celles qui réutilisent les données à travers de multiples opérations, telles que la plupart des algorithmes d’apprentissage statistique, itératifs pour la plupart, et les requêtes interactives d’analyse de données. Spark est une réponse à ces limites, c’est un moteur de calcul qui effectue des traitements distribués en mémoire sur un cluster. Autrement dit, c’est un moteur de calcul in-memory distribué. Comparativement au MapReduce qui fonctionne en mode batch, le modèle de calcul de Spark fonctionne en mode interactif, c’est à dire, monte les données en mémoire avant de les traiter et est de ce fait très adapté au traitement de Machine Learning. Nous vous recommandons fortement d’apprendre Spark, spécialement si vous avez l’intention de devenir Data Engineer ou Data Scientist.

2 – Hive 

Le SQL est le langage de manipulation et d’interrogation des bases de données relationnelles. Il est plus que jamais le langage standard de requête et d’interrogation des bases de données. L’expérience a et continue de montrer que l’adoption à grande échelle d’une technologie et son succès ne dépendent pas des développeurs, mais des utilisateurs métiers. Aujourd’hui, en matière de gestion de données, le SQL est la compétence favori des métiers. De plus, la majorité des outils d’exploitation de ces données (par exemple  Business Objects, Oracle, SAS, Teradata, Tableau,  etc.) s’appuient sur le SQL. C’est pourquoi le SQL est une compétence clé pour travailler et réussir dans le Big Data.  L’écosystème Hadoop dispose de plusieurs outils pour l’écriture et l’exécution des jobs Big Data à l’aide du SQL, à savoir Hive, Impala, Hawq, Pig, etc.  Ces outils permettent d’exécuter le SQL directement sous Hadoop et le plus utilisé actuellement en entreprise est Hive.

3- Python ou Scala

Le philosophe Ludwig Wittgenstein, disait déjà : « les limites de mon langage signifient les limites de mon monde ». La maîtrise de la programmation dans un langage évolué entre Scala et Python est la deuxième compétence que vous devez posséder pour travailler dans le Big Data.  Malgré la large échelle d’adoption du SQL dans le Big Data, celui-ci reste un langage déclaratif. En d’autres termes, il donne la possibilité d’écrire ses programmes sous forme d’instructions déclaratives qui indiquent le QUOI sans entrer dans les détails du COMMENT.  Ici l’utilisateur définit de ce qu’il souhaite obtenir à l’aide d’un ensemble d’instructions et de mots clés tels que SELECT, GROUP BY, WHERE, et le moteur du langage se charge de traduire ces instructions en plan d’exécution. Bien que cette approche permet de simplifier le développement, elle a pour principal inconvénient de limiter la complexité des problèmes qui peuvent y être exprimés. Les langages de programmation tels que Scala, ou Python permettent d’écrire les applications sous forme de séquences d’opérateurs qui permettent d’exprimer le cheminement nécessaire pour obtenir son résultat. Ce style de programmation offre une plus grande flexibilité sur le type de problème qui peut être exprimé par l’utilisateur. Grâce à cette caractéristique, l’utilisateur peut gérer ses programmes comme des projets applicatifs entiers et a un contrôle total sur leur performance. Nous vous recommandons d’apprendre jusqu’à proéminence au moins un langage de programmation. Quant à vous indiquer lequel, ce serait plus difficile, car le niveau popularité des différents langages varie sans cesse. Actuellement, les trois langages les plus populaires pour le Big Data sont : Scala, Java et Python.

4- Hadoop 

De façon traditionnelle, la gestion des données a consisté à centraliser le stockage et le traitement des données sur un serveur placé dans une architecture clients/serveur. Avec l’explosion du volume de données, pour réussir à exploiter les « Big Data », l’approche n’est plus de centraliser le stockage et le traitement des données sur un  serveur, mais de distribuer leur stockage et de paralléliser leur traitement  sur plusieurs ordinateurs (un cluster). Il existe plusieurs outils qui implémentent cette approche, mais Hadoop est aujourd’hui l’outil le plus mature du marché et par conséquent le plus adopté. D’ailleurs, avec l’intégration d’Hadoop au SQL, il n’est pas difficile de prédire qu’il va devenir la plateforme standard de traitement de données, un peu comme l’est progressivement devenu Excel peu de temps après l’essor des PC. Ainsi, si vous souhaitez travailler dans le Big Data, il vous faut impérativement connaitre le fonctionnement d’Hadoop. Attention, l’idée ici n’est pas d’être expert, mais d’avoir les connaissances de base pour pouvoir l’utiliser à son maximum.  Hadoop représente un changement dans la manière d’aborder les traitements de données. Il vous faut donc prendre le temps de comprendre en quoi consiste ce changement.

5 – Oozie

Savoir développer une application ou une solution en Big Data est une chose, savoir la mettre en production est une autre.  Le déploiement applicatif est une compétence que vous devez absolument avoir au-delà de la connaissance des 4 outils précédents. Pour déployer une solution sur un cluster Hadoop, la solution la plus simple actuellement consiste à utiliser un planificateur de jobs, en l’occurrence Oozie.  Oozie est un planificateur d’exécution des jobs qui fonctionne comme un service sur un cluster Hadoop. Il est utilisé pour la planification des jobs Hadoop, et plus généralement pour la planification de l’exécution de l’ensemble des jobs qui peuvent s’exécuter sur un cluster, par exemple un script Hive, un job MapReduce, un job Spark, un job Storm, etc. Il a été conçu pour gérer l’exécution immédiate, ou différée de milliers de jobs interdépendants sur un cluster Hadoop automatiquement. Sa maîtrise est indispensable si vous voulez que l’entreprise bénéficie des applications Big Data que vous allez développer.

Voilà ! Le Big Data est bien là et apporte des opportunités qui sont bel et bien réelles ! Cependant, valoriser les données massives soulève des challenges qui ne peuvent être résolus à l’aide d’une seule technologie. C’est pour cette raison que l’écosystème Hadoop existe. A ce jour, l’écosystème Hadoop contient plus de 100 technologies réparties en 14 catégories en fonction du challenge que chacune aide à résoudre. En réalité, les 5 technologies que nous avons traitées ici font partie d’un ensemble encore plus grand. Si vous souhaitez travailler dans le Big Data, spécialement vers des postes de Data Engineer, alors n’hésitez pas à nous contacter.