Il digitale a volte è un enorme volume di dati! E questi dati sono diventati il linguaggio delle nostre attività. Per farli parlare, dobbiamo raccoglierli, formarli, analizzarli, consolidarli, conservarli, diffonderli... Così tante operazioni raggruppate in quello che viene chiamato Big Data. Oggi, Hadoop è la principale piattaforma di Big Data. Utilizzato per l'archiviazione e l'elaborazione di enormi volumi di dati, questo framework software e i suoi vari componenti sono utilizzati da molte aziende per i loro progetti di big data. Hadoop è un framework software open source per l'archiviazione dei dati e il lancio di applicazioni su cluster di macchine standard. Questa soluzione offre un enorme spazio di archiviazione per tutti i tipi di dati, un'immensa potenza di elaborazione e la capacità di supportare una quantità praticamente illimitata di attività. Basato su Java, questo framework fa parte del progetto Apache, sponsorizzato da Apache Software Foundation. A seguito del lavoro iniziale di R & S, abbiamo scoperto che esistono tre grandi famiglie di architettura dei big data: Data Lake architettura "lambda" architettura di tipo Kappa... Ognuna di queste architetture risponde a casi d'uso aziendali specifici e a serrature tecnologiche diverse. All'interno di Soyhuce, lavoriamo molto sui temi dell'architettura "datalake". Soddisfiamo un'elevata domanda in merito a problemi in tempo reale, che risolviamo effettuando l'ottimizzazione delle query e l'utilizzo di infrastrutture di grandi dimensioni. Al fine di padroneggiare le nuove tecnologie e l'impatto del bilancio di carbonio del nostro lavoro, desideriamo studiare architetture di tipo lambda che si adattano a questo tipo di problema.