Comprendre les frameworks de traitement de données distribuées

Apache Spark, Ray et Hadoop sont des frameworks open source incontournables dans l'univers du Big Data, permettant un traitement rapide et distribué des données. Leur popularité s'explique par leur capacité à gérer efficacement de vastes volumes de données, leur flexibilité et leur évolutivité. Comprendre leur fonctionnement est essentiel pour exploiter pleinement le potentiel des données massives.

📅 Bon à savoir

Ray, un framework de traitement distribué optimisé pour le machine learning, a été mis en lumière le 16 décembre 2020.

Introduction à Apache Spark

Apache Spark s'est imposé ces dernières années comme un framework incontournable pour le traitement distribué de larges volumes de données. Grâce à ses performances et sa facilité d'utilisation, il s'est taillé une place de choix dans l'écosystème Big Data et séduit de nombreux data scientists.

Un framework open source rapide et polyvalent

Développé à l'origine par l'université de Berkeley en Californie, Apache Spark est un framework open source de calcul distribué. Il permet de traiter efficacement de grands ensembles de données en les répartissant sur des clusters d'ordinateurs. Spark se distingue par sa rapidité d'exécution, nettement supérieure à celle d'Hadoop MapReduce, l'autre grand framework du Big Data. Mais la force de Spark réside aussi dans sa polyvalence. Contrairement à Hadoop qui est écrit en Java, Spark supporte de multiples langages de programmation dont Scala, Java, Python et R. Il met à disposition des API de haut niveau qui simplifient grandement le développement d'applications data complexes. Ses librairies couvrent un large spectre de cas d'usage, du traitement de flux de données en temps réel au machine learning en passant par les requêtes SQL.

Une solution prisée par les data scientists

Cette combinaison de performance et de souplesse fait de Spark un outil de choix pour les data scientists. Grâce aux API Python et R notamment, ces derniers peuvent rapidement prototyper et déployer leurs modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Spark intègre MLlib, une bibliothèque dédiée au machine learning distribuée. Celle-ci implémente les principaux algorithmes et modèles (classification, régression, clustering, filtrage collaboratif, etc.) de façon optimisée pour fonctionner sur de gros volumes. Les data scientists apprécient aussi la possibilité d'interroger les données avec Spark SQL, une interface permettant d'exécuter des requêtes de type SQL sur des sources structurées ou semi-structurées.

Un écosystème riche et dynamique

Au fil des années, de nombreux outils se sont greffés autour de Spark pour former un écosystème particulièrement riche. On peut citer par exemple :

• Spark Streaming pour le traitement de flux de données temps réel
• GraphX, un framework pour le traitement de données sous forme de graphes
• SparkR qui permet d'utiliser Spark depuis le langage R

Cet écosystème dynamique, la forte adoption par la communauté data science ainsi que le support actif de grands acteurs comme Databricks (la société fondée par les créateurs de Spark) expliquent le succès croissant de ce framework. Devenu un standard de facto, Apache Spark offre aujourd'hui une plateforme unifiée et performante pour bâtir des pipelines d'analyse de données de bout en bout.

Le potentiel de Ray dans le traitement distribué

Récemment mis en lumière, le framework Ray se positionne comme une alternative prometteuse pour le traitement distribué de larges volumes de données. Développé en open source par l'UC Berkeley RISELab, il apporte une solution optimisée pour accélérer les applications de machine learning et d'intelligence artificielle. Ray se distingue par la simplicité de son API en Python qui permet de passer aisément d'une exécution séquentielle à une exécution distribuée. Quelques annotations de code suffisent pour paralléliser des tâches de calcul sur un cluster de machines, rendant Ray très accessible aux développeurs.

Une architecture conçue pour le passage à l'échelle

L'architecture de Ray a été pensée pour gérer efficacement des millions de tâches par seconde sur des clusters pouvant aller jusqu'à des milliers de nœuds. Cela est rendu possible grâce à plusieurs composants clés :

• Un planificateur global qui distribue les tâches sur les nœuds en fonction de leur charge et de leurs contraintes
• Des planificateurs locaux sur chaque nœud qui assignent les tâches aux processus worker disponibles
• Un système de stockage global (GCS) qui maintient l'état du système de manière tolérante aux pannes

Cette architecture permet à Ray de passer à l'échelle de façon transparente, en ajoutant simplement des nœuds au cluster si nécessaire. La tolérance aux pannes est également assurée par la réplication des informations dans le GCS.

Des librairies dédiées au machine learning distribué

En plus de son cœur générique, Ray fournit plusieurs librairies optimisées pour des cas d'usage de machine learning et de data science :

• Ray Tune pour optimiser les hyperparamètres de modèles à grande échelle
• RLlib pour entrainer des modèles de reinforcement learning de façon parallèle
• Ray Serve pour déployer et servir des modèles prédictifs en production

Ces librairies permettent de tirer profit simplement de la puissance d'un cluster pour accélérer des tâches gourmandes en ressources comme l'entrainement de réseaux de neurones profonds par exemple.

Intégration avec les écosystèmes big data

Ray a été conçu pour s'interfacer aisément avec les frameworks et plateformes big data existantes. Le projet Ray on Spark permet ainsi d'utiliser Ray au sein d'un cluster Spark pour paralléliser des traitements utilisant les DataFrames. Des connecteurs pour les bases de données distribuées comme Apache Cassandra sont également disponibles. Avec son API intuitive, son architecture scalable et ses librairies de machine learning, Ray s'impose comme un framework de choix pour exploiter pleinement les clusters de calcul distribué. De nombreuses entreprises comme Amazon, Microsoft ou Intel contribuent activement à son développement, signe de son potentiel pour démocratiser l'utilisation des algorithmes d'IA à grande échelle sur le big data.

L'impact de Hadoop dans l'univers Big Data

Véritable révolution dans l'univers du Big Data, Apache Hadoop a démocratisé le stockage et le traitement distribués de données massives. Initié par l'Apache Software Foundation au milieu des années 2000, ce framework open source permet de stocker et manipuler des pétaoctets voire des exaoctets de données sur de larges clusters de serveurs.

MapReduce, le moteur d'Hadoop pour le traitement parallèle

Au coeur d'Hadoop, on retrouve l'algorithme MapReduce, qui permet de découper une tâche complexe en une multitude de sous-tâches plus simples, exécutées en parallèle sur les différents noeuds du cluster. Chaque noeud traite localement les données stockées sur son disque, évitant de déplacer des volumes massifs sur le réseau. Les résultats intermédiaires sont ensuite agrégés pour produire le résultat final. MapReduce, initialement développé par Google, a été implémenté en open source dans Hadoop. Il est utilisé de façon transparente par les composants de plus haut niveau comme Hive ou Pig, qui proposent des langages de requêtage proches du SQL pour interroger les données.

HDFS, un système de fichiers distribué tolérant aux pannes

Pour stocker efficacement les données, Hadoop s'appuie sur un système de fichiers distribué appelé HDFS (Hadoop Distributed File System). Contrairement à un système de fichiers local, HDFS répartit les données sur l'ensemble des noeuds du cluster, en les dupliquant pour assurer une haute tolérance aux pannes. Si un serveur tombe en panne, les données restent accessibles depuis les autres noeuds. HDFS est optimisé pour les accès séquentiels à de gros volumes et les écritures append-only. Il offre des débits pouvant atteindre plusieurs Go/s en lecture comme en écriture, même sur du matériel standard. En revanche, il est peu adapté aux accès aléatoires à de petits fichiers.

Année	Volume de données générées dans le monde
2010	2 zettaoctets (10^21 octets)
2020	64 zettaoctets
2025 (prévision)	175 zettaoctets

Un écosystème riche pour le traitement Big Data

Autour du noyau Hadoop (HDFS + MapReduce) s'est développé un vaste écosystème de projets complémentaires :

• Apache Hive fournit une surcouche SQL-like au dessus de MapReduce
• Apache Pig propose un langage de script pour des traitements ETL
• Apache HBase est une base NoSQL pour les accès aléatoires à de gros volumes
• Apache Spark offre un moteur de traitement en mémoire, plus rapide que MapReduce

Cet écosystème riche, la scalabilité d'Hadoop et son modèle de programmation flexible ont séduit de nombreuses entreprises confrontées à l'explosion des volumes de données. Hadoop est aujourd'hui un standard de fait pour le Big Data, supporté par la plupart des éditeurs. Il a permis de démocratiser le stockage et l'analyse de données à très grande échelle, sur des clusters pouvant atteindre plusieurs milliers de nœuds.

L'avenir du traitement distribué

Les frameworks de traitement distribué comme Apache Spark, Ray et Hadoop continueront de jouer un rôle central dans l'évolution du Big Data. Avec l'explosion des données générées par l'IoT, le cloud computing et l'IA, ces outils devront s'adapter pour offrir des performances accrues et une meilleure interopérabilité. L'intégration de technologies émergentes comme le edge computing et le quantum computing ouvre de nouvelles perspectives pour optimiser le traitement des données massives.