5.3 Discussion
Au travers des stratégies d'optimisation que nous
venons de voir, il apparaît que la connaissance fine des données
à traiterest un prérequis indispensable à l'optimisation
du requêtage.Ceci est vrai aussi bien dans le cas d'optimisations par le
réglage que d'optimisations par la conception.
Dans le cadre de la conception d'un Use Case Big Data, la
géométrie des données devra donc impérativement
être prise en compte, dès lors où sont créées
de nouvelles données (intermédiaires ou définitives).
Nous proposons les étapes suivantes comme modèle
méthodologique à respecter avant le développement d'un Use
Case Big Data :
- Analyser statistiquement les données :
déterminer la répartition de chaque donnée
« clé » impliquée dans la requête,
estimer la taille des tables à interroger, ainsi que la taille des
tables à construire.
- Déterminer la meilleure stratégie
d'optimisation en fonction des éléments recueillis : est-ce
que des réglages suffiront ou bien faudra-t-il altérer la
conception des tables et/ou des requêtes ?
- Maintenir une veille technologique : à chaque
changement de version de Hadoop, il faudra prendre le temps de se documenter
sur les nouvelles capacités implémentées. Ce coût
sera vite amorti dans la pratique.
Il ne s'agit là que d'une première
ébauche méthodologique qui demanderait à être
approfondie et complétée. De plus, celle-ci pourrait
évidemment être remise en question selon les évolutions
futures de Hadoop.
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