Hadoop Adalah Tools Penting Untuk Big Data?

Hadoop adalah tools framework yang dibuat oleh Google dan Apache Software Foundation yang diciptakan untuk mempermudah pekerjaan terkait dengan analytics big data. Hadoop diciptakan untuk mengatasi berbagai jenis permasalahan dalam pengolahan big data yang sebelumnya masih dilakukan secara konvensional. Dulu, sebelum ada Hadoop dan tools sejenis, profesi di bidang data sering mengalami masalah saat proses pengolahan big data, terutama jika data yang diolah bersifat heterogen seperti structured data, semi-structured data, dan unstructured data. 

Kehadiran tools framework Hadoop membantu para pengolah big data seperti data engineer untuk bisa mengolah data lebih banyak, menyimpan data heterogen, dan mempercepat proses pengolahannya secara lebih efektif dan efisien. Mengutip AWS, Hadoop merupakan framework open source yang sangat efektif untuk menyimpan dataset dalam jumlah besar dan memproses data dengan berbagai ukuran mulai dari ukuran gigabyte hingga petabyte secara efisien. Alih-alih menggunakan komputer dengan large storage, kamu bisa menggunakan Hadoop untuk mengelompokan banyak komputer untuk menganalisis kumpulan data besar secara paralel dengan lebih cepat. 

Jika kamu saat ini tertarik untuk berkarier di bidang big data, simak artikel ini sampai akhir untuk tahu info lengkap mengenai Hadoop! 

BACA JUGA: Apa Itu SQL: Penjelasan Definisi hingga Fungsi

Framework Hadoop

Framework Hadoop memiliki empat modul utama yaitu HDRS, YARN, MapReduce, dan Hadoop Common. Berikut penjelasan mengenai masing-masing modul:

1. Hadoop Distributed File System (HDFS) = File system terdistribusi yang beroperasi di hardware low-end dan hardware standard
2. Yet Another Resource Negotiator (YARN) = File system yang memonitor dan mengatur cluster node dan resource usage
3. MapReduce = Framework yang membantu program untuk melakukan komputasi data secara paralel 
4. Hadoop Common = Penyedia library Java yang digunakan oleh semua modul 

Hadoop bekerja dengan pendistribusian dataset dalam jumlah yang sangat besar ke beberapa mesin berbeda, nantinya data tersebut diproses dalam waktu bersamaan dan Hadoop Distributed File System (HDFS) akan digunakan untuk menyimpan data, sedangkan MapReduce digunakan untuk memproses data, dan YARN digunakan untuk membagi tugas data. 

Ekosistem, Jenis, Kelebihan, dan Kekurangan Hadoop

Setelah mengetahui definisi dan modul utama dari Hadoop, kamu juga harus tau ekosistem, jenis, hingga kelebihan dari Hadoop. Berikut penjelasan lengkapnya:

Ekosistem Hadoop

Ekosistem Hadoop adalah meliputi berbagai tools dan aplikasi yang bisa berguna untuk menyimpan, menganalisis, hingga mengolah big data. Beberapa aplikasi yang populer berdasarkan framework Hadoop diantaranya: 

Apache Hive

Hive adalah tool yang cocok untuk digunakan saat menganalisis data dalam jumlah besar dan digunakan untuk MapReduce dengan interface SQL

• MapReduce = MapReduce adalah model pemrograman yang digunakan untuk pemrosesan data dalam jumlah yang sangat besar 
• Apache HBase = Apache HBase adalah penyimpanan data besar atau database NoSQL bersifat open source yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data dalam skala besar secara interaktif
• Hadoop Streaming = Hadoop Streaming adalah Framework Apache Hadoop yang digunakan untuk memproses dan menganalisa kumpulan data besar 
• Apache Pig = Apache Pig adalah platform untuk menganalisis kumpulan data besar yang digunakan untuk mengekspresikan program analisis data
• Spark =  Spark adalah processing system terdistribusi yang sifatnya open source yang digunakan untuk big data, Ekosistem Hadoop ini bisa beroperasi dengan cepat dan bisa melakukan streaming analytics, machine learning, hoc query, batch processing, hingga graph database
• Presto = Presto adalah SQL query engine terdistribusi bersifat open source yang biasa digunakan untuk analisis data ad hoc low latency. Menggunakan Ekosistem Hadoop ini, kamu bisa memproses data dari berbagai sumber yang berbeda-beda termasuk Amazon dan HDFS. 
• HBase =  HBase adalah database yang digunakan HDFS dan Amazon S3 untuk memproses tabel dengan baris dalam jumlah yang sangat banyak. 

Jenis Hadoop 

Hadoop biasanya dijalankan pada sistem operasi komputer berbasis Linux atau Unix. Namun meskipun begitu, Hadoop juga bisa tetap digunakan pada perangkat berbasis Windows. Hadoop memiliki sejumlah jenis instalasi dengan proses kerja dan metode yang berbeda-beda, diantaranya: 

Fully-distributed mode

Jenis instalasi Hadoop ini biasanya digunakan oleh para data talent untuk fully-distributed mode  yaitu lingkungan produksi yang berjalan di kelompok mesin produksi terdistribusi nyata yang berfungsi untuk user traffic.  

Standalone mode

Jenis instalasi Hadoop paling sederhana ini biasa digunakan pada satu node atau sistem. Standalone mode biasanya digunakan untuk menguji pekerjaan yang berorientasi dengan MapReduce sebelum akhirnya dijalankan di cluster. 

Pseudo-distributed mode

Jenis ini memiliki kualitas dari mode standalone dan cluster tingkat fluut-distributed mode yang biasanya digunakan untuk lingkungan pengujian yang lengkap.

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

Kelebihan Hadoop

Ada banyak kelebihan Hadoop sehingga tools ini digunakan untuk mengolah big data, diantaranya: 

Fleksibel

Hadoop bisa menyimpan data dalam berbagai jenis format baik secara structured data atau unstructured data. Fleksibilitas ini membuat user bisa mengakses data dari berbagai sumber dengan tipe yang beragam

Storage Bisa Ditingkatkan

Jika biasanya sistem tradisional memiliki storage data yang terbatas, Hadoop memiliki sistem storage yang bisa ditingkatkan kapasitasnya

Ketahanan Tinggi

HDFS merupakan bagian dari ekosistem Hadoop yang dikenal memiliki ketahanan tinggi dan bisa meminimalisir risiko kegagalan baik secara hardware atau software. Apabila ada satu node rusak, HDFS bisa menyediakan backup data agar proses data tetap bisa dilanjutkan

Biaya Rendah

Hadoop merupakan framework open-source sehingga tidak dibutuhkan prosedur lisensi dan biaya yang dikeluarkan juga lebih rendah dibandingkan dengan sistem database yang serupa

Diversitas Data

Hadoop Distributed File System memiliki kapabilitas untuk menyimpan data dalam berbagai format baik terstruktur, tak terstruktur, atau semi terstruktur

Kecepatan Tinggi

Hadoop memakai MapReduce untuk menjalankan pemrosesan paralel yang menyimpan dan mengambil data lebih cepat dibandingkan informasi yang berada di database tradisional

Kekurangan Hadoop

Seperti tools pada umumnya, Hadoop juga memiliki beberapa kekurangan. Berikut diantaranya:

Dukungan SQL Terbatas

Hadoop tidak memiliki banyak fungsi query yang bisa digunakan oleh user database SQL

Persyaratan Penyimpanan

Karena Hadoop sistemnya menggandakan data, jadi kamu butuh lebih banyak sumber data untuk penyimpanannya

Tidak Memiliki Enkripsi Data

Hadoop tidak mengenkripsi data saat disimpan atau saat ada di jaringan 

Rekomendasi Tempat Belajar dan Praktik Hadoop dengan Mentor Expert

Mempelajari penggunaan Hadoop tidak lengkap jika kamu tidak praktik langsung menggunakannya. Kamu bisa belajar dan praktik menggunakan Hadoop bersama mentor iexpert di kelas Bootcamp Data Engineer Digital Skola. Kelas ini cocok untuk kamu yang ingin berkarier di bidang data, khususnya data engineer. Dalam 3 bulan, kamu akan belajar skill data engineer dari 0 menggunakan kurikulum sesuai kebutuhan industri, diantaranya: 

1. Hadoop Fundamentals & Operations
2. Database Basic SQL
3. Linux/Unix & System Administration
4. Database SQL & NoSQL
5. Analytics with Spark
6. MapReduce
7. Machine Learning

Tidak hanya belajar hardskill, kamu juga akan dibantu mengasah softskill, membangun portofolio, membentuk professional branding hingga mendapatkan bantuan penyaluran kerja. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!