Pengertian dan Cara Kerja Hadoop – Dalam era digital yang semakin maju, setiap perusahaan pasti memiliki data yang besar dan semakin bertumbuh setiap harinya. Namun, penyimpanan dan pengolahan data yang bersifat tradisional sudah tidak mampu menangani jumlah data yang semakin meningkat ini.
Dalam pendekatan tradisional, data disimpan dalam satu komputer dan diolah oleh programmer menggunakan vendor database seperti Oracle atau IBM. Namun, jika data yang harus diolah sangat besar, maka akan menjadi sulit untuk memproses data tersebut melalui satu titik bottleneck database.
Maka dari itu, Google mengembangkan sebuah algoritma yang disebut MapReduce untuk menyelesaikan masalah ini. Algoritma ini memecah tugas menjadi bagian kecil dan menugaskan tugas tersebut pada banyak komputer, kemudian mengumpulkan hasilnya untuk membentuk dataset hasil akhir.
Setelah Google memecahkan masalah ini, Doug Cutting dan timnya mengembangkan proyek Open Source yang disebut HADOOP. Hadoop memproses data secara paralel dengan menggunakan algoritma MapReduce.
Singkatnya, Hadoop digunakan untuk mengembangkan aplikasi yang dapat melakukan analisis statistik pada jumlah data yang sangat besar.
Pengertian Hadoop
Hadoop adalah sebuah kerangka kerja atau framework sumber terbuka yang memungkinkan Anda untuk menyimpan dan memproses data besar secara terdistribusi di lingkungan komputer yang terhubung menggunakan model pemrograman yang mudah dipahami. Didesain untuk dapat meningkatkan skalabilitas dari satu server hingga ribuan mesin dengan masing-masing menyediakan komputasi lokal dan penyimpanan data.
Cara Kerja Hadoop
Untuk memproses data menggunakan Hadoop, pengguna membagi data awal menjadi beberapa direktori dan file. Kemudian, file-file tersebut dibagi menjadi blok berukuran seragam sekitar 128 MB atau 64 MB. File-file tersebut kemudian didistribusikan ke berbagai node dalam klaster untuk diolah lebih lanjut.
Hadoop terdiri dari dua komponen inti, yaitu MapReduce dan Hadoop Distributed File System (HDFS). MapReduce adalah model pemrograman paralel untuk menulis aplikasi terdistribusi. Sementara itu, HDFS merupakan sistem file terdistribusi yang dirancang untuk dijalankan pada perangkat keras komoditas.
Fungsi Hadoop
Hadoop melakukan beberapa tugas inti, yaitu:
- Memastikan bahwa blok disalin untuk menangani kegagalan perangkat keras
- Memeriksa bahwa kode dieksekusi dengan sukses
- Melakukan pengurutan yang terjadi antara tahap pemetaan dan pengurangan
- Mengirimkan data yang telah diurutkan ke komputer tertentu
- Menulis log debugging untuk setiap pekerjaan
Kelebihan Hadoop
Salah satu keuntungan dari Hadoop adalah dapat menggunakan klaster mesin yang murah dan ditingkatkan sesuai kebutuhan. Dengan cara ini, pengguna tidak perlu membeli satu server dengan konfigurasi yang mahal untuk menangani pemrosesan skala besar.
Hadoop juga memiliki fitur fault-tolerance dan high availability (FTHA) yang dirancang untuk mendeteksi dan menangani kegagalan pada lapisan aplikasi, bukan pada perangkat keras. Selain itu, Hadoop memungkinkan pengguna menambahkan atau menghapus server dari klaster secara dinamis tanpa mengganggu operasi yang sedang berlangsung.
Satu lagi keuntungan besar dari Hadoop adalah karena bersifat open source dan kompatibel dengan semua platform karena menggunakan bahasa pemrograman Java. Dengan Hadoop, pengguna dapat dengan mudah menulis dan menguji sistem terdistribusi secara cepat dan efisien.
Demikian artikel tentang Pengertian dan Cara Kerja Hadoop.