Hadoop (d’après ELANGA (2025)) : Framework Big Data permettant de réaliser des calculs distribués sur de très grands volumes de données en utilisant un environnement open source. Il s’appuie sur une architecture modulaire intégrant plusieurs composants pour répondre aux problématiques de stockage, traitement et analyse.
Scalabilité horizontale et verticale (d’après ELANGA (2025)) : Capacité d’un système à augmenter ses performances en ajoutant des ressources supplémentaires (horizontale) ou en renforçant celles existantes (verticale). Hadoop facilite la scalabilité horizontale via l’ajout de nœuds au cluster, permettant une gestion efficace de l’augmentation du volume de données.
Parallélisme de traitements (d’après ELANGA (2025)) : Technique permettant d’exécuter simultanément plusieurs opérations ou traitements sur différentes parties des données. Hadoop exploite ce principe notamment via MapReduce, répartissant les tâches sur plusieurs nœuds pour accélérer le traitement.
1. Qu'est-ce que le Framework Hadoop ?
2. En quelle année YARN a-t-il été introduit comme gestionnaire de ressources dans Hadoop ?
3. Quel est le rôle principal du Data Engineer dans un environnement Big Data ?
Hadoop — définition ?
Framework Big Data pour calculs distribués open source.
Scalabilité — horizontale ?
Ajout de nœuds pour augmenter la performance.
Parallélisme — principe ?
Exécution simultanée de traitements sur différentes données.
Hadoop — langages compatibles ?
Java, R, Python, Scala via librairies.
Haute disponibilité — mécanisme ?
Réplication HDFS et gestion automatique des erreurs.
HDFS — composant principal ?
Stockage distribué avec Namenode et Datanodes.
A ficha de revisão cobre os conceitos essenciais de Framework Big Data et Traitements Distribués. Está organizada por tópicos para facilitar o aprendizado e a memorização, com definições chave, explicações e resumos.
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