Avant l’essor des entrepôts de données cloud actuels, Hadoop et Spark ont posé les bases techniques du traitement distribué de très grands volumes de données, sur des clusters de serveurs standards plutôt que sur du matériel spécialisé coûteux.
Deux générations d’un même principe
Hadoop, via son système de fichiers distribué HDFS et son moteur MapReduce, a permis de traiter des volumes jusque-là inaccessibles aux bases de données classiques. Spark a ensuite pris le relais en traitant les données majoritairement en mémoire, offrant des performances nettement supérieures pour les traitements itératifs.
Une pertinence toujours réelle
- Spark reste largement utilisé pour les pipelines de transformation de données à grande échelle
- Il s’intègre nativement avec la majorité des entrepôts de données cloud modernes
- Hadoop subsiste surtout dans des environnements historiques déjà fortement investis dans cet écosystème
Ces technologies restent la brique de calcul sous-jacente de nombreux services cloud managés, même lorsque l’utilisateur final n’interagit jamais directement avec elles.
Choisir un logiciel de base de données comme un projet, pas un réflexe
Qu'il s'agisse du choix d'un SGBD relationnel, d'une migration vers le cloud ou de la mise en place d'une politique de sécurité, chaque étape mérite d'être anticipée. Comprendre les contraintes réelles du projet permet d'en tirer aussi des bénéfices concrets : performance, fiabilité et maîtrise des coûts.
Pour aller plus loin
- Vérifier l'adéquation entre le modèle de données et le moteur envisagé
- Comparer les offres cloud managées et leurs services additionnels
- Sécuriser l'accès et le chiffrement de vos données sensibles
- Impliquer votre équipe technique dès la phase de conception
