1 – La base de données
Puisque l’on parle de données, il est important pour le Data Engineer de maitriser les systèmes qui effectuent la gestion et le traitement de ces données. Dans le Big Data, on utilise autant les Bases de données relationnelles, mais également le NoSQL. Les outils à utiliser dans ce domaine sont nombreux, mais seulement quelques exemples seront cités dans cet article.
Redshift
C’est la solution proposée par Amazon pour le stockage et la gestion des gros volumes de données. En effet, la capacité de stockage qu’offre Redshift est de plusieurs pétaoctets, ce qui le rend vraiment intéressant lorsque l’on traite du Big Data. Elle peut tourner sur plusieurs clusters qui sont accessibles indépendamment. La vitesse de traitement est ainsi augmentée. Elle est idéalement adaptée, car elle est évolutive et automatisée, que ce soit dans les sauvegardes, la configuration, mais également dans la sécurisation des données.
Teradata Database
Teradata figure parmi les systèmes de gestion des bases de données les plus utilisés en Big Data. Sa structure basée sur le parallélisme et sa grande capacité de stockage fait qu’il est idéal pour entreposer une masse importante de données. Il propose plusieurs fonctionnalités permettant une personnalisation à souhait. On peut également le gérer sur le cloud comme dans un système on-permise. De ce fait, plusieurs types de requêtes y sont exécutables. En tant qu’ingénieur Big Data, vous allez beaucoup le rencontrer chez vos clients.
Cassandra
Cassandra, est quant à elle, une solution de gestion de base de données NoSQL. Elle a été développée par la fondation Apache afin de répondre aux besoins du Big Data en ce qui concerne les différentes natures et formats de données qui puissent exister dans le but de les traiter facilement. Elle se déploie facilement sur plusieurs nœuds de cluster, ce qui facilite la gestion des gros volumes de données et l’évolutivité du système. Sa haute disponibilité offre une vitesse de traitement élevée. Elle prend en charge les modèles de calcul tels que MapReduce.
2 – Les systèmes d’exploitation
Windows
Le système d’exploitation de Microsoft est sans doute celui qui est le plus utilisé par les particuliers, mais pas que. Le géant s’impose également dans le monde du Big Data avec ses plusieurs solutions exploitables depuis Windows. Plusieurs outils nécessaires du Big Data peuvent tourner sous Windows. Ce qui le rend parfaitement adapté dans l’élaboration d’un projet Big Data en passant par la création d’un entrepôt de données jusqu’à la valorisation des données à l’aide de plusieurs autres outils.
Linux
Lorsque l’on parle de base de données, on fait souvent référence à un système d’exploitation Linux. La preuve : plusieurs leaders des solutions Big Data travaillent sur ce système d’exploitation dans le développement de leurs produits. La plupart des serveurs de données marchent donc sous Linux. C’est un système fiable, sécurisé, évolutif et flexible, ce qui le rend intéressant dans le traitement des grosses masses de données. Presque tous les outils nécessaires pour le Data Engineer peuvent être déployés sur ce système d’exploitation.
3 – Les solutions Big Data
Ce que nous venons de voir sont les outils de base que tout travailleur dans le Big Data, ou même dans l’informatique en général, doit comprendre et maitriser. Le Data Engineer, en plus de ces outils, se doit de développer des capacités supplémentaires, à savoir la parfaite maitrise du système et des Frameworks utilisés dans le Big Data.
Apache Hadoop
Hadoop figure parmi les outils qu’un Data Engineer doit obligatoirement maitriser. C’est un Framework développé en Java qui permet de stocker et de traiter les données massives. Il est basé sur un modèle de calcul distribué, ce qui rend le traitement plus rapide. Vu qu’il est réparti sur plusieurs nœuds, notamment composés de plusieurs ordinateurs ordinaires, il est hautement disponible, mais également d’un coup de production amoindrie. Le coût est également diminué grâce au fait qu’il soit gratuit. Plusieurs modules tels que HDFS sont à maitriser lorsqu’un Data Engineer utilise Hadoop. Plusieurs outils en relation avec lui sont également à apprendre comme Hive.
Apache Spark
Au même titre que Hadoop, Spark est un Framework de gestion et de traitement de données massives. Il est également basé sur un modèle distribué, ce qui le place au même rang que Hadoop dans ce domaine. Cependant, on peut utiliser Spark sur un système Hadoop sans aucun souci, mais également sur d’autres systèmes de gestion des données. Sa performance est augmentée par sa capacité à effectuer des traitements in-memory. La vitesse de traitement est donc plus élevée que sur d’autres systèmes similaires.
Apache Kafka
Apache Kafka est un Framework utilisé pour le streaming, l’analyse et le traitement en temps réel du Big Data. rélegué auparavant au rang de simple système de messagerie Publish/Subscribe, il est désormais exploité en tant que système de stockage et de traitement des données massives à cause de sa flexibilité, de sa fiabilité, de sa stabilité et sa vitesse. Il est également complémentaire aux autres systèmes d’ingestion de données et il peut également alimenter les systèmes de stockage de grosse quantité de données.
Snowflake
Snowflake est une solution permettant l’élaboration d’un Data Warehouse sous forme de SaaS, c’est-à-dire sur le cloud. Ce procédé facilite grandement la mise en place d’une infrastructure Big Data, car aucun matériel physique n’est à prévoir pour pouvoir disposer d’une architecture fiable et sécurisée. Snowflake sépare le stockage des données aux traitements de ce dernier, ce qui offre une vitesse considérable de calcul et une haute scalabilité. Le coût d’utilisation dépendra de l’espace et de la puissance de calcul utilisé par l’utilisateur.
4 – La programmation
Afin de pouvoir développer une solution adaptée à l’entreprise dans laquelle le Data Engineer travaille, il doit maitriser des langages de programmation qui serviront à implémenter les algorithmes qu’il aura préconçus.
Scala
Scala est un langage de programmation à la fois fonctionnelle et orientée objet figurant parmi ceux les plus utilisés dans le monde du Big Data. C’est un langage de haut niveau utilisé par plusieurs leaders du web tels que Twitter ou LinkedIn. En tant que langage de programmation fonctionnelle, il offre l’immutabilité, le lazy computation et la fonction pure.
Plusieurs solutions Big Data sont basées sur Scala, ce qui fait qu’un Data Engineer digne de ce nom doit le maitriser.
Python
L’application de plusieurs paradigmes de programmation au sein d’un même langage fait que Python figure parmi les langages de programmation les plus prisés dans le Big Data. En effet, il permet la programmation orientée objet et impérative dans son code. Il dispose de plusieurs librairies servant à traiter une masse importante de données. Il est facile à assimiler et est compatible avec Hadoop. Ce qui le rend intéressant pour le Data Engineer.
Java
Java est sans doute le langage qui a le plus persisté dans plusieurs domaines y compris dans le Big Data. Plusieurs Frameworks tels que Hadoop sont basés sur Java. Il offre une stabilité que les autres ne procurent pas forcément ainsi qu’une panoplie d’outils et de librairies permettant de développer des applications pour le Big Data. Un Data Engineer se doit donc de l’apprendre.
5 – Le cloud
La maitrise du cloud est de nos jours obligatoire pour un ingénieur de données Nous allons évoquer les deux précurseurs de ce domaine, mais sachez qu’il existe d’autres fournisseurs cloud qui prennent de l’ampleur tels que Google Cloud Platform et Alibaba Cloud.
Amazon Web Service (AWS)
C’est le fournisseur de service cloud le plus utilisé de nos jours, que ce soit pour le stockage de données simples que pour le Big Data. Il propose un large choix de solutions et d’outils qui permet d’effectuer l’ingestion de données, le stockage, le traitement et la visualisation de données. Plus 200 outils destinés à ces effets sont disponibles sur AWS, ce qui fait que c’est le fournisseur le plus complet dans ce domaine.
Microsoft Azure
Microsoft Azure figure également parmi les leaders du cloud computing, au même titre qu’AWS. Il offre également une gamme complète et bien documentée d’outils permettant de gérer et de traiter du Big Data en temps réel. En plus, il permet d’utiliser la force et la puissance d’autres Frameworks tels que Hadoop au sein de son architecture. On peut gérer des données structurées, semi-structurées ou non structurées sur la plateforme cloud de Microsoft Azure.
6 – Autres outils
Jenkins
Jenkins est un outil permettant d’automatiser l’intégration de tous les cycles de développement d’un logiciel. C’est un logiciel open source qui aide beaucoup dans la détection des problèmes de dysfonctionnement au niveau même du code source d’un logiciel. Il facilite beaucoup les tests, les modifications grâce à différents plug-ins. Le travail d’un Data Engineer est donc plus simple avec l’utilisation de cet outil.
GitHub
Cet outil est vraiment utile lorsque l’on travaille en équipe, ce qui est généralement le cas dans les projets Big Data. En effet, GitHub permet de consolider plusieurs bouts du projet en un seul livrable. Chaque développeur ajoute sa contribution au projet dans un répertoire afin que les autres puissent y accéder. On peut intégrer GitHub à d’autres outils utiles pour le Data Engineer.
