Découvrir Apache Hadoop - Big Data & IA
Apache Hadoop

Découvrir Apache Hadoop

L'infrastructure pionnière du Big Data pour le stockage et le traitement massivement distribués

Apache Hadoop est le socle de l'analyse de données à grande échelle. Conçu pour traiter des pétaoctets de données, il permet de stocker et d'analyser des informations sur des clusters de serveurs standards. Dans un monde dominé par l'IA, Hadoop constitue souvent la fondation du "Data Lake" nécessaire pour entraîner des modèles complexes.
2006
Lancement (Yahoo!)
HDFS
Stockage Distribué
Scalable
Haute Disponibilité

Qu'est-ce que Hadoop ?

Apache Hadoop est un framework open-source qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données à travers des clusters d'ordinateurs. Plutôt que de s'appuyer sur un seul supercalculateur coûteux, Hadoop utilise du matériel standard et gère lui-même la répartition des tâches et la tolérance aux pannes.

Il repose sur un principe simple : "Move the computation to the data". Au lieu de déplacer des fichiers massifs vers un logiciel de calcul, Hadoop envoie le code de traitement directement là où les données sont stockées.

# Lister les fichiers dans le système HDFS
hdfs dfs -ls /user/data/ia-datasets
# Charger un jeu de données pour l'entraînement
hdfs dfs -put local_dataset.csv /data/raw
# Lancer un job MapReduce (comptage de mots)
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount /input /output

Le saviez-vous ?

Le nom "Hadoop" n'est pas un acronyme technique ! C'est le nom que le fils du créateur Doug Cutting avait donné à son éléphant en peluche jaune. C'est pour cette raison que le logo officiel est un petit éléphant sympathique.

Les 3 piliers d'Hadoop

  • HDFS (Storage) : Le système de fichiers distribué qui découpe vos données en blocs et les réplique pour éviter toute perte.
  • MapReduce (Processing) : Le moteur qui divise un problème complexe en petites tâches exécutées simultanément sur le cluster.
  • YARN (Resource Management) : Le "système d'exploitation" du cluster qui gère l'allocation des ressources CPU et RAM.
  • Écosystème étendu : S'intègre avec Hive (SQL), Spark (traitement rapide) et HBase (Base NoSQL).

Hadoop au service de l'IA

L'intelligence artificielle moderne ne peut exister sans Big Data. Hadoop intervient dans la phase de **Data Engineering** : il permet de nettoyer, structurer et préparer des téraoctets de données brutes avant qu'elles ne soient injectées dans des modèles de Deep Learning ou de Machine Learning.

Le rôle du Data Engineer
Dans un projet d'IA, le Data Engineer utilise Hadoop pour construire des pipelines de données robustes. C'est grâce à cette infrastructure que le Data Scientist peut accéder rapidement à des données fiables pour entraîner ses algorithmes.

Formation incluant Hadoop

La maîtrise du Big Data est un prérequis indispensable pour devenir un expert en IA complet :

Mastère Ingénieur en science des données spécialisé en apprentissage automatique · 2 ans

Apprenez à gérer des infrastructures de données massives avec Hadoop et Spark. Ce cursus vous forme à l'architecture Big Data pour alimenter vos projets d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning.

Rentrée
À confirmer
Niveau requis
Bac +3 / Bachelor
Rythme
Apprentissage
Formation
Mastère (Bac+5)