Penerapan Apache Hadoop di Perusahaan Top Dunia

Big data kini jadi salah satu komponen paling penting di dunia bisnis. Di era digital seperti saat ini, perusahaan dari berbagai jenis industri mulai dari teknologi, kesehatan, bahkan pendidikan juga menggunakan big data untuk mengelola data dalam jumlah yang sangat besar agar bisa menginterpretasikannya menjadi insight atau keputusan yang bermanfaat bagi bisnis. Berbicara mengenai big data, tidak bisa lepas dari berbagai tools pendukungnya, salah satu tools yang banyak digunakan berbagai perusahaan besar untuk mengelola big data adalah Apache Hadoop.

Secara definisi, big data adalah ilmu yang mengacu pada sekumpulan data atau volume data yang sangat besar yang mencakup jenis data terstruktur, data tidak terstruktur, dan data semi terstruktur yang berasal dari berbagai sumber. Tentunya, karena volume data sangat besar dan jenis data sangat beragam, tools yang digunakan untuk mengelolanya jadi aspek krusial, sebab jika tools yang digunakan tidak optimal, maka tools tersebut juga tidak bisa menangkap, mengelola, dan memproses data. 

Kabar baiknya, Apache Hadoop hadir sebagai solusi bagi perusahaan dari berbagai jenis industri yang tertarik untuk mengelola big data. Penasaran perusahaan apa saja yang menggunakan tools ini? Simak artikel ini sampai akhir!

BACA: Manfaat Big Data di Balik Kesuksesan Indomaret

Apa Itu Apache Hadoop?

Apache Hadoop sangat erat sekali hubungannya dengan big data. Bagaimana tidak? Tools ini jadi solusi dalam mengatasi big data yang memiliki banyak tantangan seperti:

• Volume = Ukuran data yang sangat besar dan terus menerus bertambah
• Variety = Jenis variasi data yang banyak dan menggunakan sistem database
• Velocity = Data berkembang dengan sangat cepat
• Vericity = Ketidakpastian atau ketidakakuratan data

Karakter big data yang bisa dibilang rumit ini butuh diakses dengan cepat dan sangat bervariasi menggunakan metode yang canggih alias tidak bisa menggunakan metode konvensional. Oleh karena itu, tools ini hadir sebagai tools untuk memproses sejumlah data besar tersebut sebagai satu kesatuan. Dengan menggunakan tools ini, data engineer bisa memproses data yang berukuran besar dan disalurkan ke server cluster-cluster distribusi.

Apache Hadoop memiliki empat modul utama yaitu:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) = File system terdistribusi yang beroperasi di hardware standar dan low – end

• MapReduce = Framework yang membantu program untuk melakukan komputasi secara paralel
• Yet Another Resource Negotiator (YARN) = Sistem yang mengatur dan memonitor cluster node dan resource usage
• Hadoop Common = Penyedia library Java yang dapat digunakan semua modul

Sederhananya, tools ini bekerja dengan pendistribusian dataset dalam jumlah besar ke berbagai mesin yang berbeda, data tersebut diproses di waktu bersamaan dengan skema:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) = Digunakan untuk menyimpan data
• MapReduce = Digunakan untuk memproses data
• Yet Another Resource Negotiator (YARN) = Digunakan untuk membagi tugas
• Hadoop Common = Digunakan untuk penggunaan library 

Tools ini banyak digunakan perusahaan karena memiliki banyak kelebihan, seperti:

• Ketahanan tinggi
• Biaya rendah
• Storage bisa ditingkatkan
• Diversitas data
• Kecepatan tinggi

Jika kamu tertarik mengetahui lebih lengkap mengenai tools ini, baca penjelasan lengkapnya di artikel ini. 

Perusahaan Top Dunia yang Menggunakan Apache Hadoop

Faktanya, tools ini banyak digunakan oleh perusahaan top dunia. Tentunya ini tidak lepas dari berbagai kelebihan tools ini. Berikut beberapa perusahaan besar yang menggunakan tools ini untuk pengelolaan big data: 

Amazon Web Services

Amazon Web Services menggunakan jenis MapReduce untuk platform analitik agar mudah digunakan karena dibangun berdasarkan kerangka kerja Hadoop yang kuat. Amazon Web Services bahkan menggunakan versi terbaru dari kerangka pemrosesan data besar seperti:

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• HBase
• Presto

BACA JUGA: Peran Data Engineer bagi Platform LinkedIn

Cloudera

Cloudera merupakan perusahaan yang menyediakan platform data hybrid yang bisa mengelola sekumpulan data yang jumlahnya sangat besar. Berkat kehadiran Cloudera, perusahaan bisa mengakses kumpulan data besar dengan efektif dan efisien, bahkan bisa menganalisanya untuk membantu kesuksesan bisnis. Fakta menariknya, distribusi platform open source terbuka milik Cloudera yaitu CDH menggunakan Apache Hadoop dan dirancang untuk memenuhi semua kebutuhan perusahaan. Dengan mengintegrasikan tools ini, Cloudera berhasil menciptakan sistem canggih yang berfungsi untuk mengelola alur kerja big data end-to-end. 

Pivotal

Selanjutnya, perusahaan global yang menggunakan Hadoop adalah Pivotal yang disebut-sebut sebagai satu-satunya distribusi tools ini yang paling kuat di industri. Pivotal bekerja pada integrasi asli yaitu database pemrosesan paralel dengan menggunakan Apache Hadoop. Teknologi yang mereka kembangkan menggabungkan manajemen data berskala besar dengan tools ini. Dibandingkan dengan layanan sejenis SQL yang berjalan di atas tools ini, layanan ini memberikan peningkatan kinerja lebih dari 100 kali lipat.

IBM InfoSphere BigInsights     

IBM InfoSphere BigInsights menggunakan Apache Hadoop untuk memenuhi kebutuhan perusahaan dalam mengembangkan fitur:

• Tugas administratif
• Discovery
• Development
• Security
• Provisioning

Selain itu, IBM InfoSphere BigInsights juga menggunakan tools ini untuk analitik sehingga bisa menghasilkan solusi canggih untuk analisis data berskala besar dan kompleks.

Microsoft

Microsoft memiliki fitur Microsoft HDInsight yang memungkinkan kamu untuk membuat cluster Hadoop dalam hitungan menit dan menghapusnya saat tugas sudah selesai. Pengguna Microsoft saat ini bisa dengan mudah mengintegrasikan HDinsight ke dalam alur kerja analisis mereka dengan adanya tools ini.

Facebook

Facebook adalah salah satu perusahaan besar yang memanfaatkan Apache Hadoop untuk berbagai hal, diantaranya:

• Analisis data = Memproses data untuk memahami perilaku pengguna, tren, interaksi sosial, dll
• Optimasi infrastruktur = Mengoptimalkan kinerja sistem, sumberdaya, dan memperbaiki efisiensi layanan 
• Penyimpanan dan pemrosesan big data = Menyimpan dan memproses jumlah data besar dari berbagai sumber

Uber

Uber memanfaatkan Hadoop untuk mendukung operasional dan pengambilan keputusan mereka. Berikut beberapa contoh penggunaan Apache Hadoop di Uber:

• Analisis data = Menganalisis data pengguna, untuk memahami kebutuhan pelanggan hingga mengoptimalkan layanan
• Pemrosesan data real-time = Menggunakan teknologi seperti Kafka dan Spark untuk memproses data secara cepat dan responsif
• Security management = Mendeteksi aktivitas penipuan dan pelanggaran aturan di platform Uber

BACA JUGA: Apache Kafka: Definisi, Konsep, hingga Studi Kasus

Yuk, Belajar dan Praktik Apache Hadoop!

Faktanya, untuk bisa berkarier di bidang big data seperti data engineer kamu wajib menguasai tools ini, bukan hanya teori tapi juga harus menguasai secara praktik. Kabar baiknya, kamu bisa belajar dan praktik tools ini di kelas Bootcamp Data Engineer di Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan mendapatkan akses unlimited dan hands on top data engineering tools in industry seperti:

• Hadoop
• Airflow
• MySQL
• Postgresql
• Apache Spark

Selain itu, kamu juga akan belajar materi data engineering yang sesuai kebutuhan industri, berikut outline materinya:

• Python
• Linux/Unix, System Administration & Docker
• Git & Github
• SQL
• Kubernetes
• Hadoop, Mapreduce Fundamentals & Operations
• Function
• Database SQL & NoSQL
• Scraping with Python
• Airflow as Data Orchestration Tools
• DBT (Data Build Tool)
• Snowflake
• API
• Analytics with Spark
• Machine Learning
• Object-Oriented Programming (OOP)
• Data Warehouse & Data Modeling
• Spark Optimizing & Streaming

Tertarik untuk mencari tahu info lengkap mengenai kelasnya? Klik button di bawah ini!