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Avril 2016

Spark et SQL-On-Hadoop : vers un Hadoop augmenté

Sponsorisé par LeMagIT

La sphère Hadoop n’a plus rien à voir avec celle de 2011. Le framework et son système de fichier HDFS sont devenus un noyau autour duquel gravitent de nombreux projets pour l’adapter à des situations pour lesquelles ils n’avaient pas été conçus : temps réel, Machine Learning et requêtes SQL. C’est dans ce contexte que s’inscrivent Spark, Impala, Kudu, Storm, Kafka, Pig, Hive et Arrow – le petit dernier – tous développés pour augmenter Hadoop et en faire un outil qui correspond davantage aux entreprises. Un cheminement vers une démocratisation d’Hadoop, en quelque sorte, à base de temps réel et de SQL.

Sommaire

- Spark contre MapReduce : quelle solution pour les entreprises
- Hadoop : les projets qui ont le vent en poupe
- Comment Mappy utilise Hadoop, Spark SQL, Hive et MapReduce

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