Cas pratiques Hadoop

Contexte : Une équipe doit stocker un fichier CSV dans HDFS pour traitement ultérieur. Le Problème : Le fichier est actuellement uniquement disponible en local. Contraintes : Utiliser hdfs dfs -put pour charger le fichier. Vérifier sa présence avec hdfs dfs -ls. Consulter son contenu avec hdfs dfs -cat. Livrable attendu : Fournir les commandes nécessaires pour charger et vérifier correctement un fichier dans HDFS.

Contexte : Un administrateur a modifié le facteur de réplication par défaut à 1 pour économiser de l’espace. Le Problème : Cette configuration réduit fortement la tolérance aux pannes. Extrait actuel : dfs.replication=1 Contraintes : Restaurer un facteur de réplication sécurisé (ex : 3). Vérifier l’application sur les fichiers existants. Livrable attendu : Proposer les étapes pour corriger la configuration et assurer une réplication adéquate des blocs HDFS.

Contexte : Un job MapReduce échoue immédiatement après son lancement. Le Problème : Le chemin d’entrée spécifié n’existe pas dans HDFS. Extrait actuel : hadoop jar job.jar input/output /result Le dossier input/output est introuvable. Contraintes : Vérifier l’existence du chemin via hdfs dfs -ls. Corriger le chemin d’entrée. Relancer le job. Livrable attendu : Identifier l’erreur et proposer une correction permettant l’exécution correcte du job.

Contexte : Après redémarrage du serveur, le NameNode ne se lance pas correctement. Le Problème : Une erreur indique un problème de configuration ou de répertoire manquant. Extrait possible : ERROR namenode.NameNode: Failed to start Contraintes : Vérifier la configuration des chemins dans hdfs-site.xml. S’assurer que les répertoires existent et ont les bonnes permissions. Livrable attendu : Identifier la cause probable et proposer une correction permettant le redémarrage normal du NameNode.

Contexte : Une équipe tente de charger un fichier volumineux dans HDFS. Le Problème : L’opération échoue avec une erreur indiquant un manque d’espace disponible. Extrait actuel : hdfs dfs -put data.csv /user/data/ Le facteur de réplication par défaut est 3. Contraintes : Vérifier l’espace disque disponible. Ajuster temporairement le facteur de réplication si nécessaire. Maintenir la tolérance aux pannes. Livrable attendu : Proposer une solution permettant d’importer le fichier sans compromettre la fiabilité globale du cluster.

Contexte : Un utilisateur tente d’accéder à un répertoire HDFS partagé. Le Problème : Une erreur Permission denied apparaît lors d’une commande hdfs dfs -ls. Extrait actuel : hdfs dfs -ls /data/shared Les permissions ne sont pas correctement configurées. Contraintes : Vérifier les propriétaires et permissions du dossier. Ajuster via hdfs dfs -chmod ou hdfs dfs -chown. Respecter la sécurité des données. Livrable attendu : Proposer une correction permettant un accès contrôlé et sécurisé au répertoire partagé.

Contexte : Votre équipe doit mettre en place un environnement Hadoop pour tester des traitements Big Data en interne. Le Problème : Aucun cluster n’est encore configuré et les développeurs ne peuvent pas exécuter de jobs MapReduce. Contraintes : Installer Hadoop en mode pseudo-distribué. Configurer core-site.xml et hdfs-site.xml. Vérifier le bon démarrage du NameNode et du DataNode. Livrable attendu : Fournir les étapes et configurations minimales permettant de démarrer un cluster Hadoop fonctionnel en environnement de test.

Contexte : Votre équipe souhaite compter le nombre d’occurrences de mots dans un fichier texte volumineux. Le Problème : Aucun job MapReduce n’a encore été exécuté sur le cluster. Contraintes : Charger le fichier dans HDFS. Utiliser l’exemple WordCount fourni par Hadoop. Vérifier la sortie dans HDFS. Livrable attendu : Décrire les commandes nécessaires pour exécuter un job WordCount et consulter les résultats générés.

Contexte : Une équipe souhaite supprimer un ancien répertoire contenant des données obsolètes. Le Problème : La suppression doit être réalisée sans impacter d’autres utilisateurs. Contraintes : Utiliser hdfs dfs -rm -r avec précaution. Vérifier le contenu avant suppression. Respecter les permissions. Livrable attendu : Fournir les commandes appropriées permettant une suppression contrôlée d’un répertoire HDFS.

Contexte : L’équipe souhaite s’assurer que tous les services Hadoop fonctionnent correctement. Le Problème : Aucun contrôle régulier de l’état du cluster n’est effectué. Contraintes : Utiliser les commandes jps et hdfs dfsadmin -report. Vérifier l’état des DataNodes et la capacité HDFS. Livrable attendu : Décrire les étapes permettant de vérifier l’état global du cluster et identifier rapidement un nœud défaillant.

Contexte : Plusieurs jobs MapReduce sont exécutés simultanément sur le cluster. Le Problème : Certains jobs échouent avec des erreurs liées à l’allocation mémoire des containers YARN. Extrait actuel : yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=2048 Les besoins réels des jobs dépassent cette limite. Contraintes : Ajuster les paramètres YARN sans compromettre la stabilité du cluster. Équilibrer ressources CPU et mémoire. Livrable attendu : Proposer une configuration YARN optimisée permettant d’éviter les échecs liés au manque de ressources.

Contexte : Après la panne d’un DataNode, certains blocs HDFS apparaissent comme under-replicated. Le Problème : Le cluster ne parvient pas à rétablir automatiquement la réplication attendue. Contraintes : Identifier les blocs concernés via fsck. Vérifier l’état des DataNodes restants. Restaurer la réplication sans perte de données. Livrable attendu : Proposer une procédure permettant de corriger les blocs sous-répliqués et rétablir la fiabilité du stockage.

Contexte : Le cluster montre des ralentissements intermittents lors des opérations de lecture/écriture. Le Problème : Une latence réseau élevée impacte la communication entre NameNode et DataNodes. Contraintes : Diagnostiquer via logs et métriques. Optimiser la configuration réseau ou ajuster les timeouts HDFS. Garantir la stabilité. Livrable attendu : Proposer une stratégie de diagnostic et d’optimisation permettant de réduire l’impact de la latence réseau sur le cluster.

Contexte : Des milliers de petits fichiers sont générés quotidiennement et stockés dans HDFS. Le Problème : Le NameNode consomme excessivement de la mémoire car chaque fichier génère des métadonnées, ce qui dégrade les performances globales. Contraintes : Éviter de modifier l’architecture applicative existante. Réduire la pression sur le NameNode. Maintenir l’accessibilité des données. Livrable attendu : Proposer une stratégie de consolidation (SequenceFile, HAR, compaction batch) permettant de limiter le small files problem sur HDFS.

Contexte : Votre organisation passe d’un cluster pseudo-distribué à un cluster multi-nœuds en production. Le Problème : La configuration actuelle n’est pas adaptée à un environnement distribué avec plusieurs DataNodes. Contraintes : Configurer correctement core-site.xml, hdfs-site.xml et yarn-site.xml. Garantir une réplication sécurisée et une communication stable entre nœuds. Tester la tolérance aux pannes. Livrable attendu : Proposer une configuration cohérente pour un cluster multi-nœuds incluant réplication, gestion des ressources YARN et vérification du bon fonctionnement.

Contexte : Les administrateurs n’ont qu’une visibilité limitée sur l’état des services Hadoop. Le Problème : Les pannes ou dégradations ne sont détectées qu’après impact utilisateur. Contraintes : Utiliser les interfaces web Hadoop et commandes dfsadmin/yarn. Mettre en place une surveillance minimale des métriques critiques (capacité, nœuds actifs, jobs en échec). Livrable attendu : Proposer une stratégie simple de monitoring permettant d’identifier rapidement les incidents majeurs sur le cluster.

Contexte : Plusieurs équipes partagent le même cluster Hadoop et consomment des volumes variables de stockage. Le Problème : Certains utilisateurs monopolisent l’espace disque, mettant en risque la capacité globale. Contraintes : Définir des quotas par répertoire utilisateur. Maintenir l’équité entre équipes. Éviter les interruptions brutales. Livrable attendu : Proposer une configuration de quotas HDFS permettant un contrôle équitable de l’espace disque par utilisateur.

Contexte : Votre cluster Hadoop exécute un job MapReduce quotidien pour analyser des logs applicatifs volumineux. Le Problème : Certaines tâches Reduce prennent beaucoup plus de temps que les autres car certaines clés sont extrêmement fréquentes, provoquant un déséquilibre (data skew). Contraintes : Analyser la distribution des clés intermédiaires. Éviter une modification complète de la logique métier. Limiter l’impact sur le temps total d’exécution et la charge réseau. Livrable attendu : Proposer une stratégie technique (custom partitioner, combiner, salting) permettant de corriger le déséquilibre des reducers et stabiliser le temps d’exécution.

Contexte : Deux jobs MapReduce sont exécutés successivement avec des écritures intermédiaires sur HDFS. Le Problème : Les écritures et lectures intermédiaires augmentent le temps total du workflow. Contraintes : Réduire les I/O inutiles. Conserver la logique de traitement. Minimiser la charge sur HDFS. Livrable attendu : Proposer une refonte du workflow (chaining ou combiner avancé) permettant de réduire les écritures intermédiaires et améliorer les performances globales.

Contexte : Les données stockées dans HDFS sont volumineuses et les temps de lecture sont élevés. Le Problème : Les fichiers ne sont pas compressés ou utilisent un format peu performant. Contraintes : Choisir un format de compression compatible MapReduce (Snappy, Gzip). Maintenir la possibilité de traitement distribué efficace. Éviter une surcharge CPU excessive. Livrable attendu : Proposer une stratégie de compression adaptée aux workloads analytiques permettant d’améliorer les performances de lecture et stockage.

Contexte : Votre cluster Hadoop est utilisé en production pour des traitements critiques 24/7. Le Problème : Une panne du NameNode rend actuellement l’ensemble du cluster indisponible, ce qui constitue un point unique de défaillance. Contraintes : Mettre en place une architecture HA avec NameNode actif/passif, JournalNodes et Zookeeper. Garantir la synchronisation des métadonnées et un basculement automatique en cas de panne. Livrable attendu : Proposer une architecture détaillée Hadoop HA incluant configuration HDFS, rôle des JournalNodes et mécanisme de failover automatique.

Contexte : Votre organisation souhaite répliquer les données Hadoop entre deux datacenters géographiquement distincts. Le Problème : Une panne majeure sur un site pourrait entraîner une perte de service prolongée. Contraintes : Mettre en place une réplication inter-cluster (DistCp). Garantir cohérence et synchronisation régulière. Minimiser la latence réseau. Livrable attendu : Proposer une architecture multi-datacenters assurant réplication fiable, tolérance aux catastrophes et continuité d’activité.

Contexte : Le cluster contient des dizaines de millions de fichiers et répertoires. Le Problème : Le NameNode consomme une quantité excessive de mémoire et provoque des redémarrages fréquents. Extrait symptôme : java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Contraintes : Réduire la pression sur le NameNode sans perte de données. Analyser la gestion des petits fichiers. Ajuster la mémoire JVM si nécessaire. Livrable attendu : Proposer une stratégie combinant optimisation mémoire, consolidation de fichiers et tuning JVM pour stabiliser le NameNode.

Contexte : Un job analytique traite plusieurs téraoctets de logs applicatifs. Le Problème : Une minorité de reducers traite l’essentiel des données à cause d’une clé dominante, bloquant l’ensemble du job. Contraintes : Identifier la cause du data skew. Implémenter une stratégie de partitionnement personnalisée ou salting avancé. Minimiser la duplication des données. Livrable attendu : Proposer une solution robuste permettant d’équilibrer la charge des reducers et stabiliser le temps d’exécution du job.

Contexte : Suite à une panne matérielle, certains blocs HDFS apparaissent comme corrompus. Le Problème : Des fichiers critiques deviennent partiellement inaccessibles. Extrait diagnostic : hdfs fsck / -blocks -locations Des blocs sont marqués corrupt. Contraintes : Identifier les blocs concernés. Restaurer la réplication si possible. Prévenir de futures corruptions. Livrable attendu : Proposer une procédure complète de diagnostic et de remédiation des blocs corrompus garantissant l’intégrité des données.

Contexte : Les performances du cluster Hadoop sont variables selon la charge et les périodes d’utilisation. Le Problème : Aucun système centralisé de monitoring ni tuning global n’est en place. Contraintes : Intégrer métriques HDFS, YARN et MapReduce. Identifier goulots d’étranglement CPU, mémoire et disque. Mettre en place des alertes proactives. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète de monitoring et tuning permettant d’optimiser durablement la performance et la stabilité du cluster Hadoop.

Contexte : Le cluster Hadoop traite des données sensibles soumises à des exigences réglementaires strictes. Le Problème : Les services HDFS et YARN ne sont pas authentifiés, exposant le cluster à des accès non autorisés. Contraintes : Configurer Kerberos pour authentifier utilisateurs et services. Mettre à jour core-site.xml et hdfs-site.xml. Garantir la compatibilité avec les jobs existants. Livrable attendu : Proposer une architecture de sécurisation complète du cluster Hadoop basée sur Kerberos avec gestion des principals et keytabs.

Contexte : Un workflow MapReduce complexe enchaîne plusieurs étapes intermédiaires sur HDFS. Le Problème : Les écritures et lectures intermédiaires provoquent une latence importante et une surcharge disque. Contraintes : Réduire les I/O inutiles. Utiliser combiners ou chaining si possible. Maintenir la cohérence des résultats finaux. Livrable attendu : Proposer une refonte technique du workflow MapReduce permettant d’améliorer significativement les performances globales.

Contexte : Le stockage HDFS atteint ses limites et les coûts matériels augmentent fortement. Le Problème : Le facteur de réplication traditionnel consomme trop d’espace disque. Contraintes : Étudier l’implémentation d’erasure coding pour réduire l’empreinte stockage tout en maintenant la tolérance aux pannes. Évaluer l’impact sur les performances. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’implémentation d’erasure coding adaptée aux workloads analytiques du cluster.

Contexte : Plusieurs équipes exécutent simultanément des jobs gourmands en ressources sur le même cluster. Le Problème : Les jobs critiques sont ralentis par la concurrence et une mauvaise allocation des containers. Contraintes : Configurer Capacity Scheduler ou Fair Scheduler. Définir des files d’attente avec quotas CPU et mémoire. Assurer l’équité tout en priorisant certains workloads. Livrable attendu : Proposer une configuration YARN avancée permettant une gestion efficace et priorisée des ressources cluster.