Un framework de traitement parallèle est un outil logiciel qui permet de découper une tâche informatique lourde (comme analyser des millions de documents ou transformer des données) en petits morceaux, puis de les exécuter en même temps sur plusieurs ordinateurs.
Cela accélère énormément le travail : au lieu d’attendre des heures qu’un seul ordinateur fasse tout, des dizaines ou des centaines d’ordinateurs travaillent ensemble, comme une équipe bien coordonnée.
Objectif : traiter beaucoup de données, très vite, sans que ça plante si l’un des ordinateurs tombe en panne.
Exemples de frameworks de traitement parallèle
| Framework | Type de traitement | Cas d’usage typique |
|---|---|---|
| Apache Spark | Mémoire + disque, batch & streaming | Analyse de logs, ETL, ML sur gros volumes (ex. : transformation de métadonnées documentaires à grande échelle) |
| Apache Flink | Streaming en temps réel prioritaire | Traitement continu de flux (ex. : surveillance de trafic web, alertes en temps réel) |
| Dask (Python) | Parallélisation légère, proche de Pandas/NumPy | Data science interactive à moyenne échelle, sans quitter l’écosystème Python |
| Ray | Calcul distribué généraliste, orienté IA | Entraînement distribué de modèles, agents LLM, simulations |
| Hadoop MapReduce | Traitement par lots sur disque | Ancien standard du big data ; lent mais très stable pour des jobs simples |
| Celery (avec backend Redis/RabbitMQ) | File d’attente de tâches distribuées | Automatisation légère (ex. : génération de rapports, envoi d’emails, extraction de données) |