Votre écosystème Hadoop a bien servi, mais vous sentez qu’il atteint ses limites ?
Chez Synaltic nous avons beaucoup promu Hadoop ! Cet écosystème apporte toujours une plateforme de données complète du stockage, en passant par le calcul, par la gestion des metadonnées jusqu’à la sécurité. Néamoins, une difficulté et non des moindres est de pouvoir exploiter simplement les nouveaux moteurs d’interrogation plus rapides que ceux qui sont embarqués dans Hadoop. Qui plus est, comme le stockage et le calcul sont quand même couplés… Il n’est point évident de faire évoluer l’un sans l’autre. C’est-à-dire que lorsque vous voulez faire évoluer HDFS, vous faire naturellement évoluer Hive. Et si vous voulez faire évoluer Yarn… Vous faites naturellement évoluer HDFS.
L’idée n’est pas d’enterrer Hadoop ! Par contre, il est surtout question d’avoir une stratégie pour pleinement exploiter vos données dans le bus d’organiser vos décisions selon les données.
Et s’il existait un moyen de revitaliser votre Data Lake sans tout jeter ? Découvrez Apache Iceberg, le format de table open-source qui transforme votre lac de données en un véritable Data Lakehouse : fiable, performant et agile.
Pourquoi Iceberg change la donne
Contrairement aux tables traditionnelles sur HDFS, qui ne sont qu’une collection de fichiers, Iceberg ajoute une couche de métadonnées intelligente qui offre des super-pouvoirs à votre Data Lake :
- ✅ Transactions ACID : Fini les données corrompues ! Garantissez que vos opérations de lecture et d’écriture sont fiables et cohérentes.
- ✈️ Voyage dans le temps (Time Travel) : Interrogez l’état de vos données à une date précise, auditez les changements ou annulez facilement une erreur.
- evolu Évolution de Schéma : Ajoutez, supprimez ou renommez des colonnes sans réécrire des téraoctets de données. Une agilité indispensable.
- Partition Partitionnement Caché : Iceberg s’occupe de la gestion des partitions pour vous. Les requêtes sont plus rapides et les développeurs n’ont plus à se soucier des détails d’implémentation.
Synaltic peut vous aider à découvrir Apache Iceberg : par exemple sous forme de workshop. Prenons une matinée.
Voici la trame pour réussir votre migration.
La méthodologie de migration en 5 étapes clés
Migrer vers Iceberg est un projet structuré, pas un saut dans l’inconnu.
- Phase d’Audit : Connaissez votre terrain Avant de bouger, cartographiez votre existant. Quels sont vos jeux de données ? Qui les utilise ? Quelles sont les dépendances ? Cette étape est cruciale pour éviter les mauvaises surprises.
- Choisir la bonne stratégie : Le sur-mesure est la clé Il n’y a pas une seule façon de migrer. Choisissez l’approche adaptée à vos besoins :
- Sur Place (In-Place) : Idéal pour un démarrage rapide. On crée une couche de métadonnées Iceberg par-dessus vos fichiers existants. Faible risque, idéal pour les tables peu critiques.
- En Mode « Shadow » (Double Écriture) : Pour les tables les plus critiques. Pendant un temps, vous écrivez les données à la fois sur l’ancienne et la nouvelle table Iceberg. Cela permet de valider en production sans aucun risque.
- Par Rechargement Complet (ETL) : Le « grand nettoyage ». Profitez de la migration pour nettoyer, optimiser et restructurer vos données en les réécrivant dans un format Iceberg optimisé.
- Préparer l’environnement cible : Construire votre nouvelle maison Mettez en place le catalogue qui hébergera les métadonnées Iceberg (Hive Metastore, Nessie, Dremio Arctic…) et intégrez les bibliothèques Iceberg à vos moteurs de traitement (Spark, Trino, Flink, Dremio).
- Exécution et Validation : Le cœur de l’opération C’est le moment de migrer vos tables ! Convertissez les données, adaptez vos pipelines d’ingestion et de consommation, puis validez rigoureusement que les données dans Iceberg sont identiques à celles de la source.
- Post-Migration : Optimiser et Gouverner Une fois la migration terminée, mettez en place les routines de maintenance spécifiques à Iceberg (compaction des fichiers, suppression des anciens snapshots) pour garantir des performances optimales sur le long terme.
Dans la logique de cette migration en 5 étapes mais en accélérant le processus, vous pouvez aussi opter pour Dremio + Apache Iceberg.
La méthodologie de migration en 3 étapes clés avec Dremio et Apache Iceberg
- Moderniser le moteur de requête et proposer un libre-service : Les moteurs de requête fournis avec les distributions Hadoop ne répondent pas aux besoins des utilisateurs métier et des analystes. Améliorez la convivialité de votre cluster HDFS et multipliez par dix les performances de vos requêtes par rapport à Hive et Impala avec Dremio. La migration vers Dremio permet également aux organisations de connecter et de fédérer des requêtes provenant de plusieurs autres sources de données pour des analyses en libre-service. Démocratisez facilement les produits de données entre les domaines grâce à Dremio comme couche d’accès unifiée.
- Migrer hors de Hadoop : Grâce à la couche d’accès métier établie pour les consommateurs de données, la migration vers le stockage objet, comme S3 (chez le fournisseur de votre choix ou sur site), peut s’effectuer sans que les utilisateurs métier ne s’en aperçoivent. Les clients peuvent utiliser le logiciel Dremio sur leur cluster HDFS existant et Dremio dans le cloud pour les données migrées vers le stockage objet. Dremio embarque un connecteur entre différentes instances Dremio afin de garantir une expérience hybride fluide pour l’entreprise. Dremio offre un modèle de déploiement flexible pour répondre à vos besoins spécifiques en matière de stockage objet, permettant une migration fluide et sécurisée depuis HDFS.
- Créer un lac de données ouvert : Simplifiez votre architecture avec le data lakehouse et profitez des dernières innovations des standards open source comme Apache Iceberg. Bénéficiez de requêtes performantes sous la la seconde grâce au data lake, avec des fonctionnalités d’entrepôt comme la manipulation de données (CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, …), l’évolution des schémas, le voyage dans le temps, et bien plus encore. Dremio est conçu pour les dernières fonctionnalités d’Iceberg et simplifie la gestion du data lakehouse grâce à des fonctionnalités de catalogue de données, d’optimisation des tables et de données en tant que code.
Synaltic se tient à vos côtés pour migrer vos cluster Hadoop vers Apache Iceberg.
