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Apache Hadoop est un framework logiciel qui supporte des applications distribuées sous une licence libre. Il permet aux applications de travailler avec des milliers de nœuds et de pétaoctets de données. Hadoop a été inspiré par les documents de Google pour MapReduce et Google File System (GFS).
Hadoop est un projet Apache de haut niveau qui est construit et utilisé par une communauté mondiale de contributeurs.
Hadoop a été créé par Doug Cutting.
Hadoop consiste essentiellement en Hadoop Common, qui donne accès aux systèmes de fichiers supportés par Hadoop. Le progiciel Hadoop Common contient les fichiers .jar et les scripts nécessaires à l’exécution de Hadoop. Le paquet fournit également le code source, la documentation, et une section de contribution qui inclut les projets de la Communauté Hadoop.
Une caractéristique clé est que pour une planification efficace du travail, chaque système de fichiers doit connaître et fournir son emplacement : le nom du rack (plus précisément, le commutateur) où se trouve le nœud de travail. Les applications Hadoop peuvent utiliser ces informations pour exécuter des travaux sur le nœud où se trouvent les données et, alternativement, sur le même rack/commutateur, réduisant ainsi le trafic du backbone. Le système de fichiers HDFS l’utilise lors de la réplication des données, pour essayer de conserver différentes copies des données dans différents racks. L’objectif est de réduire l’impact d’une panne de courant du rack ou d’une panne de commutateur afin que même si ces événements se produisent, les données puissent toujours être lisibles.
Un cluster Hadoop typique comprend un nœud maître et plusieurs nœuds esclaves. Le nœud maître se compose de jobtracker, tasktracker, namenode et datanode. Un esclave ou un nœud de calcul se compose d’un nœud de données et d’un suiveur de tâches. Hadoop nécessite d’avoir installé entre les nœuds du cluster JRE 1.6 ou supérieur, et SSH.
Le Hadoop Distributed File System (HDFS) est un système de fichiers distribué, évolutif et portable écrit en Java pour le framework Hadoop. Chaque nœud d’une instance Hadoop a généralement un seul nœud de données ; un cluster de données forme le cluster HDFS. La situation est typique car chaque nœud ne nécessite pas la présence d’un nœud de données. Chaque nœud dessert des blocs de données sur le réseau en utilisant un protocole de blocage spécifique au HDFS. Le système de fichiers utilise la couche TCP/IP pour la communication ; les clients utilisent RPC pour communiquer entre eux. Le HDFS stocke des fichiers de grande taille (la taille idéale est de 64 Mo).
En juin 2010, la liste des systèmes de fichiers pris en charge comprend
Hadoop peut fonctionner directement avec n’importe quel système de fichiers distribué, qui peut être monté par le système d’exploitation sous-jacent simplement en utilisant le fichier URL://, cependant cela a un prix : la perte de l’emplacement. Pour réduire le trafic réseau, Hadoop a besoin de savoir quels sont les serveurs les plus proches des données ; cette information peut être fournie par des ponts de systèmes de fichiers spécifiques à Hadoop.
La configuration par défaut inclut Amazon S3, et le magasin de fichiers CloudStore, via les URL s3:// et kfs://.
Plusieurs ponts de systèmes de fichiers tiers ont été écrits, dont aucun n’est actuellement dans les distributions Hadoop. Ils peuvent être plus généraux que les HDFS, qui sont fortement orientés vers les gros fichiers et n’offrent qu’un sous-ensemble de la sémantique Posix Filesystem attendue : vous ne pouvez pas verrouiller ou écrire ailleurs que dans la file d’attente d’un fichier.
En plus du système de fichiers, il y a le moteur MapReduce, qui consiste en un Job Tracker, pour lequel les applications clients envoient des travaux MapReduce.
Le Suivi de Tâche pousse la tâche vers les nœuds de Suivi de Tâche disponibles dans le cluster, en essayant de garder la tâche aussi proche que possible des données. Avec un système de fichiers conscient du rack où se trouvent les données, le Job Tracker sait quel nœud contient les informations et quelles autres machines sont à proximité. Si le travail ne peut pas être stocké sur le nœud actuel où résident les données, la priorité est donnée aux nœuds du même rack. Cela permet de réduire le trafic sur le réseau fédérateur principal. Si un Suivi de Tâche échoue ou n’arrive pas à temps, la partie travail est replanifiée. Le TaskTracker dans chaque noeud génère un processus JVM séparé pour éviter que le TaskTracker lui-même échoue si le travail en question a des problèmes. Les informations sont envoyées du TaskTracker au JobTracker toutes les quelques minutes pour vérifier son statut. Le statut du Job Tracker et du TaskTracker ainsi que les informations obtenues peuvent être consultés à partir d’un navigateur Web fourni par Jetty.
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