Apache Hadoop: Avantages et Inconvénients

    Le Big Data est l’un des secteurs d’intervention majeur dans le monde numérique actuel. On dénombre des tonnes de données produites et amassées à partir des divers processus implémenté par la société. Il se peut que ces données contiennent des modèles et des méthodes permettant à l’entreprise d’améliorer ses performances. Les données contiennent aussi des commentaires du client. Inutile de préciser que ces données sont cruciales pour l’entreprise et ne doivent en aucun cas être ignorées. Mais, une certaine quantité de données est inutile. Afin de determiner la partie utile des données, diverses plateformes sont utilisées. La plus connue de ces plateformes est Apache Hadoop. Hadoop peut analyser efficacement les données et extraire les informations utiles.

    AvantagesRésultat de recherche d'images pour "le symbol plus"

    1) Gamme de sources de données

    Les données recueillies auprès de diverses sources seront de forme structurée ou non structurée. Les sources peuvent être des médias sociaux, des données par clic ou même des conversations par courrier électronique. Il faudrait beaucoup de temps pour convertir toutes les données collectées en un seul format.Apache Hadoop économise ce temps, car il peut extraire des données précieuses de toute forme de données. Il remplit également diverses fonctions, telles que l’entreposage de données, la détection des fraudes, l’analyse de campagnes de marché, etc.

    2) Rentable

    Avant, les entreprises devaient dépenser une part considérable de leurs avantages pour stocker de grandes quantités de données. Dans certains cas, ils ont même dû supprimer d’importants ensembles de données non traitées afin de laisser de la place pour de nouvelles données. Il était possible que des informations de grande valeur soient perdues dans de tels cas. Grace à Apache Hadoop, ce problème a été complètement résolu. C’est une solution rentable pour le stockage de données. Cela aide à long terme car il stocke la totalité des données brutes générées par une entreprise. Si l’entreprise change la direction de ses processus à l’avenir, elle peut facilement se référer aux données brutes et prendre les mesures nécessaires. Cela n’aurait pas été possible dans l’approche traditionnelle vu que les données brutes auraient été supprimées en raison de l’augmentation des dépenses.

    3) Vitesse

    Chaque organisation utilise une plate-forme pour faire un travail plus rapidement. Hadoop donne la possibilité à chaque entreprise de répondre à ses problèmes de stockage de données. Il utilise un système de stockage dans lequel les données sont stockées sur un système de fichiers distribué. Étant donné que les outils utilisés pour le traitement des données sont situés sur les mêmes serveurs que les données, on effectue également le traitement à un rythme plus rapide. Par conséquent, vous pouvez traiter des téraoctets de données en quelques minutes à l’aide de Apache Hadoop.

    4) Copies multiples

    Hadoop duplique automatiquement les données qui y sont stockées et crée plusieurs copies. Ceci est fait pour s’assurer qu’en cas de panne, les données ne soient pas perdues. Apache Hadoop comprend que les données stockées par la société sont importantes et ne doivent pas être perdues à moins que la société ne les abandonne.

    InconvénientsRésultat de recherche d'images pour "le symbol moins"

    1) Absence de mesures préventives

    Pendant le traitement de données sensibles collectées par une entreprise, il est nécessaire de fournir les mesures de sécurité obligatoires. Dans Hadoop, les mesures de sécurité sont désactivées par défaut. Le responsable de l’analyse des données est conscient et prend les mesures nécessaires pour sécuriser les données.

    2) Problèmes liés aux petites données

    On trouve des plates-formes Big Data sur le marché qui ne conviennent pas aux petites données. Hadoop est l’une de ces plates-formes dans laquelle seules les grandes entreprises générant des données volumineuses peuvent profiter de ses avantages. En effet, Hadoop ne peut pas fonctionner efficacement dans de petits environnements de données.

    3) Fonctionnement risqué

    Java est l’un des langages de programmation les plus populaire au monde. C’est également lié à diverses controverses car les cybercriminels peuvent facilement exploiter les frameworks construits sur Java. Hadoop est un de ces frameworks entièrement basé en Java. Par conséquent, la plate-forme est très vulnérable et peut subir des dommages.

     

    Conclusion 

    Chaque plate-forme utilisée dans le monde numérique présente ses propres avantages et inconvénients. Ces plates-formes servent un objectif vital pour l’entreprise. Par conséquent, il est nécessaire de vérifier si les avantages l’emportent sur les inconvénients. Si c’est le cas, utilisez les avantages et prenez des mesures préventives pour vous protéger des inconvénients. Pour en savoir plus sur Apache Hadoop et y faire carrière, inscrivez-vous pour une certification Big Data Hadoop. Vous pouvez également gagner mieux avec les formations en ligne Big Data Hadoop.

    >