La programmation distribuée est une approche de développement logiciel qui permet à plusieurs composants d'un système de fonctionner sur différentes machines connectées en réseau, tout en collaborant pour atteindre un objectif commun. Cette méthode répartit les tâches de calcul et de traitement entre plusieurs ordinateurs, appelés nœuds, qui communiquent et se coordonnent pour résoudre des problèmes complexes ou gérer de grandes quantités de données.
Dans ce paradigme, les développeurs conçoivent des applications capables de s'exécuter simultanément sur plusieurs machines, en tirant parti de la puissance de calcul combinée et en optimisant l'utilisation des ressources. Les systèmes distribués qui en résultent sont souvent plus scalables, tolérants aux pannes et performants que leurs homologues centralisés.
Un exemple concret de programmation distribuée est le framework Apache Hadoop, largement utilisé pour le traitement de big data :
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}Ce code configure un job Hadoop pour compter les occurrences de mots dans un ensemble de fichiers, en distribuant le travail sur plusieurs nœuds.
La programmation distribuée englobe divers concepts tels que les systèmes pair-à-pair, le calcul en grille, et le cloud computing. Elle s'appuie sur des technologies comme les protocoles de communication réseau, les middlewares et les API de distribution. Les défis courants incluent la gestion de la concurrence, la synchronisation des données et la tolérance aux pannes.
