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MEETUP (Virtual)  |  54 min

Hadoop sans HDFS

Découvrez les avantages dont vous pourrez bénéficier en désagrégeant plateforme de calcul et plateforme de stockage.

Le framework Hadoop est aujourd’hui le plus répandu parmi les organisations qui déploient des clusters Big Data, pour traiter de grandes quantités de données non-structurées.

Les différents modules de Hadoop sont aujourd’hui concurrencés par des solutions plus performantes. Beaucoup substituent ainsi Spark à MapReduce pour le traitement. Et HDFS (le système de fichiers distribué d’Hadoop) montre ses limites face au déluge de données déversées dans des datalakes toujours plus grands. Criteo, qui compte parmi les plus gros utilisateurs d’Hadoop dans le monde, en sait quelque chose.

Les solutions de stockage capables d’absorber ce type de charge et de servir les données à des clusters de calcul de plus en plus gourmands sont peu nombreuses. Mais des technologies d’Object Storage high-perf comme celle développée par OpenIO peuvent d’ores et déjà remplacer HDFS.

Découvrez les avantages dont vous pourrez bénéficier en désagrégeant plateforme de calcul et plateforme de stockage. Écoutez ceux qui ont franchi le pas, associant avec succès OpenIO et Spark.

Speakers

  • Stacie Desplanques Stacie Desplanques CMO chez OpenIO
  • Guillaume Delaporte Guillaume Delaporte VP Presales & Co-fondateur d'OpenIO
  • Michael Bonfils Michael Bonfils Lead dev chez OpenIO
  • Stuart Pook Stuart Pook Senior Site Reliability Engineer for in-house bare-metal Hadoop clusters chez Criteo
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