La taille de données à traiter devenant de plus en plus volumineuse, elle a nécessité le déploiement d’une autre technologie : le Big Data. C’est un ensemble d’outils qui permettent d’accéder en temps réel à des gigantesques bases de données.

Qu’entend-on par Big Data et à quoi sert-il ?

Le Big Data a été créé pour stocker et analyser correctement de grands volumes de données. C’est l’alternative fiable aux outils classiques de base de données et d’analyse comme le serveur SQL, la plateforme de Business Intelligence. En effet, Yahoo, Google et Facebook ont été rapidement submergés par les grands volumes de données de leurs utilisateurs. Ils ont dû déployer le Big Data pour y faire face, un ensemble de solutions qui répondent à leurs besoins. Celui-ci satisfait à 3 problématiques : le traitement d’un grand volume d’informations quelles que soient leurs origines, la possibilité de les collecter, classifier, analyser et partager rapidement.

Les principaux outils de Big Data

De nombreux outils existent actuellement pour maximiser les temps des traitements des données volumineuses.

Les bases de données NoSQL

MongoDB, Cassandra et Redis en sont des exemples. Ils implémentent des systèmes de stockage plus compétitifs, car performants par rapport au SQL classique pour analyser de gigantesques informations. Ils peuvent être orientés clé/valeur, document, colonne ou graphe.

Les infrastructures de serveurs qui effectuent des traitements massivement parallèles. C’est le cas du framework Hadoop, le plus célèbre qui distribue les traitements sur des milliers de nœuds. Il utilise à la fois le système de fichiers distribué HDFS, la base NoSQL HBase et l’algorithme MapReduce. D’autres outils tels qu’Apache Spark ont fait leur apparition, des technologies qui visent à traiter en temps réel des grands volumes de données.

Le stockage de données en mémoire avec lequel traiter rapidement les requêtes.