Q: Hadoop est-il pour tout le monde?
R: La ressource open source de traitement des données Hadoop Apache et les outils associés deviennent influents dans le monde du Big Data. Mais dans la course à l'adoption de solutions informatiques plus récentes et plus modernes, les entreprises se demandent si Hadoop est un outil universel qui devrait être largement appliqué aux big data et aux processus d'analyse.
En réalité, il y a plusieurs considérations pour savoir si un système va bénéficier beaucoup de l'implémentation Hadoop. La première est de savoir si les mégadonnées sont pertinentes pour l'industrie. En d'autres termes, si l'entreprise fonctionnera sur l'acquisition et l'analyse d'ensembles de données extrêmement volumineux, des ensembles de données plus grands que ce qui peut être analysé à l'aide d'une base de données relationnelle traditionnelle.
De plus, les entreprises peuvent choisir entre Hadoop et d'autres outils propriétaires qui peuvent nécessiter moins de compétences techniques en interne. Certaines autres entreprises technologiques développent des outils de Big Data similaires qui peuvent avoir des interfaces ou des raccourcis plus intuitifs pour permettre aux utilisateurs moins expérimentés de faire plus avec le Big Data.
Dans le même temps, il existe un consensus sur le fait que la plupart des projets de Big Data peuvent bénéficier de Hadoop avec une administration suffisante. Des outils tels que la conception d'entrepôt Apache Hive et la syntaxe de programmation Apache Pig pour les mégadonnées élargissent les possibilités d'Hadoop. D'autres avancées, comme Hadapt et MapR, rendent la syntaxe et l'utilisation de Hadoop plus transparentes pour une plus grande variété d'utilisateurs, ou en d'autres termes, commencent à éliminer le problème de «technicité».
En général, l'entreprise doit examiner la quantité de mégadonnées qu'elle utilise et d'où ces données proviennent. Les dirigeants et les dirigeants doivent déterminer qui va travailler sur les projets informatiques concernés, ainsi que leurs compétences et leurs antécédents. Ils doivent comprendre la différence entre la mise en œuvre de divers outils de Big Data. Cela aidera les équipes de direction à comprendre si Hadoop convient à leurs projets.
