À mesure que les volumes de données augmentent, les entreprises ont besoin de moyens pour stocker, traiter et analyser efficacement leurs données. Les systèmes de bases de données traditionnels ont souvent du mal avec les big data, faisant de Hadoop une solution populaire.
Hadoop gère des ensembles de données massifs en les distribuant sur un cluster de matériel. Cela permet à Hadoop de traiter les données en parallèle, offrant évolutivité et rentabilité pour l'analyse des big data. La capacité de Hadoop à gérer des données non structurées, comme les flux de médias sociaux et les données de capteurs, le rend utile pour de nombreuses industries. Right People Group peut vous aider à trouver un consultant ou un développeur Hadoop pour vous assister dans la migration ou la construction de projets utilisant cette technologie.
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Hadoop est un framework logiciel open-source écrit en Java pour stocker et traiter de grands ensembles de données sur des clusters de matériel. Hadoop est construit sur deux composants principaux : le Hadoop Distributed File System (HDFS) et le modèle de programmation Hadoop MapReduce.
HDFS fournit un système de fichiers distribué qui stocke les données sur plusieurs nœuds dans un cluster Hadoop, assurant la tolérance aux pannes et la redondance des données. MapReduce est un modèle de programmation qui traite les données en parallèle sur le cluster, permettant un calcul efficace sur de grands ensembles de données.
Hadoop est souvent utilisé pour le big data et est utilisé par des organisations de toutes tailles pour analyser des volumes massifs de données structurées, semi-structurées et non structurées. Sa capacité à s'étendre horizontalement en ajoutant plus de nœuds au cluster en fait une bonne solution pour gérer des ensembles de données croissants.
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Jesus Gonzalez Alvarez, Product manager, Schneider Electric