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L'ère numérique contemporaine est marquée par une explosion de données. Cette profusion d'informations pousse les technologies de gestion de data à évoluer en termes de performance et de fiabilité. Parmi ces innovations, Apache Iceberg se distingue comme une solution prometteuse.
Qu'est-ce qu'Apache Iceberg ?
Apache Iceberg est un format de table open source conçu pour améliorer la gestion de grands ensembles de données. Il est spécifiquement optimisé pour offrir une forte scalabilité sans compromis sur la performance. Contrairement aux formats classiques, Iceberg traite les métadonnées de manière innovante. Cela facilite les mises à jour, les ajouts et les requêtes sur des données gigantesques avec une grande efficacité. Typiquement adapté aux environnements cloud, ce format supporte divers systèmes de data lake, tels que Hadoop Distributed File System (HDFS) et Amazon S3. Il facilite ainsi une intégration transparente avec les écosystèmes existants.
Pour faire simple, Apache Iceberg organise les données en plusieurs tableaux. Chacun d'eux se compose de fichiers de données et se divise en partitions (par exemple, par date, par région, etc.). Le système Iceberg utilise un format qui prend en charge la gestion des versions et la gestion des métadonnées. Ces contenus sont immutables (non modifiables) et append-only (on ne peut ajouter que des données). Apache Iceberg permet les opérations de base :
- Ajout de données
- Suppression de données
- Mise à jour des métadonnées
- Gestion des versions
- Traitement distribué
Un format de table open source initié par Netflix
Le projet Apache Iceberg a été initié et est majoritairement soutenu par Netflix. Ce fournisseur de contenus de divertissement est connu pour ses avancées significatives dans la technologie et l'analyse de données à grande échelle. En 2018, Netflix initie le projet pour répondre à ses propres besoins en matière de traitement de gros volumes de données avec une haute fiabilité et une maintenance réduite. Pour davantage de compréhension, je vous invite à lire l'article : « Apache Iceberg : comment Netflix va transformer l'analyse de données cloud. »
D'autres entreprises influentes dans le domaine technologique, telles qu'Apple, Alibaba et Adobe, contribuent également à son développement et à son implémentation. Depuis lors, Iceberg a bénéficié de contributions importantes de la part de divers acteurs de l'industrie. Chacun reste libre d'enrichir le projet avec de nouvelles fonctionnalités améliorées. Cette participation tous azimuts solidifie ainsi sa position comme une solution de gestion de données disruptive et durable.
« Le déplacement majestueux de l'iceberg est dû au fait qu'un neuvième seulement se laisse voir à la surface de l'eau ».
Ernest Hemingway
Un projet géré par une communauté mondiale
La communauté Apache joue un rôle crucial dans le développement et le maintien de ce format de données. Elle fournit un cadre collaboratif sous une license Apache 2.0 qui encourage la contribution active des développeurs autour du globe. Pour leur part, les entreprises peuvent participer. Cela dit, la communauté n'est pas un lieu de marketing, de sollicitation ou de recrutement. Par ailleurs, le développement, le Slack et GitHub ne doivent aucunement pas être utilisés pour la promotion de produits ou de services en particulier.
Ces différentes formes de collaborations illustrent la flexibilité et l'adaptabilité du format Iceberg. Il est bien placé pour s'intégrer dans différents types et tailles d'écosystèmes informatiques. La robustesse du format lui permet de traiter efficacement les données transactionnelles. Cela garantit l'intégrité des données et la sécurité. De plus, son architecture modulaire facilite l'intégration continue de nouvelles fonctionnalités sans perturber les opérations existantes. Cette évolutivité constitue un atout considérable pour les entreprises en quête permanente d'amélioration.
Utilisations concrètes d'Apache Iceberg au quotidien
Dans la pratique, Apache Iceberg se manifeste comme une solution pertinente dans divers scénarios d'utilisation industrielle :
✅ Gestion de grandes tables de données. Les entreprises qui accumulent des quantités gigantesques de données peuvent utiliser Iceberg pour optimiser les requêtes et améliorer la gestion du cycle de vie des données. Uber, par exemple, utilise ce système pour gérer une importante quantité d'informations relatives aux trajets des utilisateurs, aux conducteurs ainsi qu'aux paiements.
✅ Systèmes de recommandation. Des plateformes comme Netflix ou Amazon peuvent intégrer Iceberg pour gérer leurs ‘datasets‘ dynamiquement et fournir des recommandations en temps réel basées sur des analyses rapides. Atlassian compte sur cette plateforme pour gérer les données de ses utilisateurs, la consommation des produits ainsi que le suivi de l'assistance client.
✅ Intelligence artificielle et apprentissage automatique. Les data scientists utilisent Iceberg pour organiser les datasets destinés aux modèles d'apprentissage profond, nécessitant un accès efficace et rapide aux données volumineuses et variées.
✅ Maintenance prédictive. Dans les secteurs comme la fabrication ou l'aviation, les données générées par les capteurs sont traitées via Iceberg pour anticiper les pannes avant qu'elles ne surviennent. Les compagnies telles que FedEx, DHL, ou Maersk s'appuient énormément sur les datas pour gérer au mieux leur flotte d'avions, de navires ou de véhicules de livraison.
✅ Finance et risque. Les institutions financières emploient Iceberg pour analyser en temps réel de grands volumes de transactions, ce qui leur permet de détecter les fraudes ou calculer les risques.
Quels liens entre Apache Iceberg, Hive et Parquet ?
Apache Hive a longtemps été la référence pour l'analyse des données stockées dans les écosystèmes Hadoop. Il utilise un système traditionnel basé sur la métastore qui peut devenir un point de contention et ralentir les performances lors de l'accès concurrent. À l'inverse, Apache Iceberg déploie un mécanisme innovant appelé le « table format« . Ce dernier élimine les verrouillages lors des mises à jour et lectures. Il optimise ainsi la performance pour les accès en lecture et écriture simultanés. De plus, il soutient une complexité minimale lors des évolutivités de schéma. Cela facilite alors les migrations ou modifications de dispositifs de stockage de datas.
Quant à Apache Parquet, ils s'agit d'un format de fichier colonne largement reconnu pour sa haute efficacité en matière de I/O et optimisation de l'espace de stockage. Il favorise des opérations rapides sur des colonnes massives. Toutefois, contrairement à Apache Iceberg, Parquet est un format de fichier plutôt qu'un format de table. Ce qui limite sa capacité à gérer les aspects transactionnels ou les versions de table. Iceberg prend en charge ces fonctionnalités avancées en incorporant des métadonnées transparentes. Il assure l'intégrité des datas au fil des versions et changements.
Principaux bénéfices d'Apache Iceberg
Pour les entreprises
Le principal avantage d'Apache Iceberg réside dans sa capacité à répondre aux exigences des grandes entreprises traitant d'immenses volumes de datas. Il assure la gestion parallèle des transactions, les rollbacks faciles. Cette stabilité accrue offre aux utilisateurs un contrôle complet sur leurs environnements de data. En outre, sa compatibilité avec divers moteurs d'interrogation tels que Spark, Trino et Flink, illustre son adaptabilité. Cette qualité facilite l'intégration au sein d'architectures IT hétérogènes.
De grandes compagnies spécialisées dans la technologie de l'information, telles que Databricks, ont choisi Apache Iceberg pour gérer leurs colossales réserves de données. L'utilisation de ce format de table leur permet de simplifier la gestion des snapshots, de fluidifier les analyses historiques sur leurs datasets, et de faciliter les récupérations de données antérieures sans perturber les services en production. Ces bénéfices montrent l'efficacité d'Iceberg lorsqu'il est confronté à la complexité et à l'échelle des besoins en data moderne. Il faut noter que les enseignes telles qu'eBay, Rakuten ainsi que Shopify figurent parmi les plus fidèles utilisateurs de Apache Iceberg.
Pour les communautés open source
Un autre aspect remarquable d'Apache Iceberg est son impact culturel et technique sur les communautés open source. Le projet bénéficie du soutien actif de contributeurs clés qui continuent d'enrichir ses fonctionnalités et de promouvoir son adoption. Sa spécification ouverte encourage une gamme étendue de contributions et collaborations, en poursuivant des améliorations continues qui profitent tant aux petites startups qu'aux multinationales. Son intégration avec d'autres technologies open source accentue sa robustesse et son attrait en tant que standard de facto pour les gros distributeurs de contenu.
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Comparatif d'Apache Iceberg avec ses concurrents
Le paysage des technologies de gestion de données regorge de nombreux acteurs prometteurs tels que Delta Lake, Apache Hudi, Google BigQuery et Snowflake.
Delta Lake, un projet open source également, offre des fonctionnalités similaires en termes de gestion transactionnelle ACID mais Apache Iceberg avance une plus grande flexibilité dans l'évolution du schéma et une meilleure intégration avec des systèmes existants comme Apache Spark.
Quant à Apache Hudi, bien que performant pour des charges de travail streaming, il est souvent jugé comme moins optimisé pour le traitement de bases de données statiques volumineuses comparativement à Iceberg, particulièrement en matière de consommation des ressources hardware.
Google BigQuery est une solution propriétaire puissante pour les analyses big data. Cependant, contrairement à Iceberg, qui est complètement libre d'utilisation sous licence Apache, BigQuery peut s'avérer coûteux pour les entreprises ayant des besoins importants en termes de capacité de stockage et de calcul.
Snowflake offre une excellente évolutivité et une grande facilité d'utilisation, mais présente des coûts potentiels plus élevés et un engagement moins accentué vers une communauté open source, là où Iceberg excelle par son accessibilité et son caractère collaboratif.
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