Tutorial Hadoop:Panduan Utama untuk Mempelajari Big Data Hadoop 2022
Diterbitkan: 2021-01-05Hadoop adalah nama yang sangat populer di domain Big Data sehingga saat ini, “ tutorial Hadoop ” telah menjadi salah satu istilah yang paling banyak dicari di Web. Namun, jika Anda tidak mengetahui Hadoop, ini adalah kerangka kerja Big Data open-source yang dirancang untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar di lingkungan terdistribusi di beberapa cluster komputer dengan memanfaatkan model pemrograman sederhana.
Ini dirancang sedemikian rupa sehingga dapat ditingkatkan dari server tunggal ke ratusan dan ribuan mesin, masing-masing menyediakan penyimpanan dan komputasi lokal. Baca: Lingkup Hadoop di Masa Depan.
Doug Cutting dan Mike Cafarella mengembangkan Hadoop. Fakta menarik tentang sejarah Hadoop adalah bahwa Hadoop dinamai sesuai dengan gajah mainan anak-anak Cutting. Anak Pemotongan memiliki seekor gajah mainan kuning bernama Hadoop, dan itulah cerita asal mula kerangka Big Data!
Sebelum kita masuk ke tutorial Hadoop , penting untuk mendapatkan dasar-dasarnya dengan benar. Pada dasarnya, yang kami maksud adalah Big Data.
Daftar isi
Apa itu BigData?
Big Data adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada volume data yang besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur (dihasilkan setiap hari), yang melampaui kemampuan pemrosesan sistem pemrosesan data tradisional.
Menurut definisi Big Data Gartner yang terkenal, ini mengacu pada data yang memiliki variasi yang luas, meningkat dalam volume yang terus meningkat, dan dengan kecepatan tinggi. Big Data dapat dianalisis untuk mendapatkan wawasan yang dapat mendorong keputusan bisnis berbasis data. Di sinilah letak nilai sebenarnya dari Big Data.
Volume
Setiap hari, sejumlah besar data dihasilkan dari berbagai sumber, termasuk media sosial, perangkat digital, IoT, dan bisnis. Data ini harus diproses untuk mengidentifikasi dan memberikan wawasan yang berarti.
Kecepatan
Ini menunjukkan tingkat di mana organisasi menerima dan memproses data. Setiap perusahaan/organisasi memiliki kerangka waktu tertentu untuk memproses data yang mengalir dalam volume besar. Sementara beberapa data menuntut kemampuan pemrosesan waktu nyata, beberapa dapat diproses dan dianalisis sesuai kebutuhan.
Variasi
Karena data dihasilkan dari banyak sumber yang berbeda, tentu saja sangat beragam dan bervariasi. Sementara tipe data tradisional sebagian besar terstruktur dan cocok dengan database relasional, Big Data hadir dalam tipe data semi-terstruktur dan tidak terstruktur (teks, audio, dan video, juga. Mengapa Perlu Ini?
Tutorial Hadoop Untuk Pemula
Ketika berbicara tentang Big Data, ada tiga tantangan inti:
Penyimpanan
Masalah pertama adalah di mana menyimpan data dalam jumlah besar? Sistem tradisional tidak akan cukup karena menawarkan kapasitas penyimpanan yang terbatas.
Data heterogen
Masalah kedua adalah bahwa Big Data sangat bervariasi (terstruktur, semi terstruktur, tidak terstruktur). Jadi, muncul pertanyaan – bagaimana cara menyimpan data yang datang dalam berbagai format ini?
Kecepatan Pemrosesan
Masalah terakhir adalah kecepatan pemrosesan. Karena Big Data hadir dalam volume yang besar dan terus meningkat, mempercepat waktu pemrosesan data heterogen dalam jumlah besar merupakan tantangan.
Untuk mengatasi tantangan inti ini, Hadoop dikembangkan. Dua komponen utamanya – HDFS dan YARN dirancang untuk membantu mengatasi masalah penyimpanan dan pemrosesan. Sementara HDFS memecahkan masalah penyimpanan dengan menyimpan data secara terdistribusi, YARN menangani bagian pemrosesan dengan mengurangi waktu pemrosesan secara drastis.
Hadoop adalah kerangka kerja Big Data yang unik karena:
- Ini fitur sistem file fleksibel yang menghilangkan kemacetan ETL.
- Hal ini dapat skala ekonomi dan menyebarkan pada perangkat keras komoditas.
- Ini menawarkan fleksibilitas untuk menyimpan dan menambang semua jenis data. Plus, itu tidak dibatasi oleh satu skema.
- Ini unggul dalam memproses kumpulan data yang kompleks – arsitektur scale-out membagi beban kerja di banyak node.
Komponen Inti Hadoop
Cluster Hadoop terdiri dari dua komponen utama – HDFS (Hadoop Distributed File System) dan YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
HDFS bertanggung jawab untuk penyimpanan terdistribusi. Ini fitur topologi Master-Slave, dimana Master adalah mesin high-end sedangkan Slave adalah komputer murah. Dalam arsitektur Hadoop, Master harus digunakan pada perangkat keras konfigurasi yang kuat karena merupakan pusat dari cluster Hadoop.
HDFS membagi Big Data menjadi beberapa blok, yang kemudian disimpan secara terdistribusi pada cluster node slave. Sementara Master bertanggung jawab untuk mengelola, memelihara, dan memantau budak, fungsi Budak sebagai node pekerja yang sebenarnya. Untuk melakukan tugas pada cluster Hadoop, pengguna harus terhubung dengan node Master.
HDFS selanjutnya dibagi menjadi dua daemon:
NamaNode
Ini berjalan pada mesin master dan melakukan fungsi-fungsi berikut -
- Itu memelihara, memantau, dan mengelola DataNodes.
- Ia menerima laporan detak jantung dan memblokir laporan dari DataNodes.
- Ini menangkap metadata dari semua blok di cluster, termasuk lokasi, ukuran file, izin, hierarki, dll.
- Ini mencatat semua perubahan yang dilakukan pada metadata seperti penghapusan, pembuatan, dan penggantian nama file dalam log edit.
DataNode
Ini berjalan pada mesin budak dan melakukan fungsi-fungsi berikut -
- Ini menyimpan data bisnis yang sebenarnya.
- Ini melayani permintaan baca-tulis pengguna.
- Itu membuat, menghapus, mereplikasi blok berdasarkan perintah NameNode.
- Ini mengirimkan laporan detak jantung ke NameNode setelah setiap tiga detik.
BENANG
Seperti yang disebutkan sebelumnya, YARN menangani pemrosesan data di Hadoop. Ide utama di balik YARN adalah untuk membagi tugas manajemen sumber daya dan penjadwalan pekerjaan. Ini memiliki dua komponen:
Manajer Sumber Daya
- Ini berjalan di node master.
- Ini melacak detak jantung dari Node Manager.
- Ini memiliki dua sub-bagian - Scheduler & ApplicationManager. Sementara Penjadwal mengalokasikan sumber daya ke aplikasi yang sedang berjalan, ApplicationManager menerima pengiriman pekerjaan dan menegosiasikan wadah pertama untuk menjalankan aplikasi.
Manajer Node
- Ini berjalan pada mesin budak individu.
- Ini mengelola wadah dan juga memantau pemanfaatan sumber daya dari setiap wadah.
- Ini mengirimkan laporan detak jantung ke Resource Manager.
Tutorial Hadoop: Prasyarat untuk Mempelajari Hadoop
Untuk memulai tutorial Hadoop Anda dan merasa nyaman dengan kerangka kerja, Anda harus memiliki dua prasyarat penting:
Biasakan dengan perintah dasar Linux
Karena Hadoop diatur melalui OS Linux (paling disukai, Ubuntu), Anda harus berpengalaman dengan perintah Linux tingkat dasar.
Biasakan dengan konsep dasar Java
Ketika Anda memulai tutorial Hadoop Anda, Anda juga dapat secara bersamaan mulai mempelajari konsep dasar Java, termasuk abstraksi, enkapsulasi, pewarisan, dan polimorfisme, untuk beberapa nama.
Fitur Hadoop
Berikut adalah fitur teratas Hadoop yang membuatnya populer
1) Andal
Hadoop sangat toleran terhadap kesalahan dan dapat diandalkan. Jika ada node yang down, itu tidak akan menyebabkan seluruh cluster berantakan – node lain akan menggantikan node yang gagal. Dengan demikian, cluster Hadoop dapat terus berfungsi tanpa goyah.
2) Dapat diukur
Hadoop sangat skalabel. Itu dapat diintegrasikan dengan platform cloud yang dapat membuat kerangka kerja jauh lebih skalabel.
3) Ekonomis
Kerangka kerja Hadoop dapat digunakan tidak hanya pada perangkat keras konfigurasi tetapi juga pada perangkat keras komoditas (mesin murah), juga. Hal ini membuat Hadoop menjadi pilihan ekonomis bagi perusahaan kecil hingga menengah yang ingin berkembang.
4) Penyimpanan dan Pemrosesan Terdistribusi
Hadoop membagi tugas dan file menjadi beberapa sub-tugas dan blok, masing-masing. Sub-tugas dan blok ini berfungsi secara independen dan disimpan secara terdistribusi di seluruh sekelompok mesin.
Mengapa Belajar Hadoop?
Menurut laporan penelitian baru -baru ini , pasar Hadoop Big Data Analytics diperkirakan tumbuh dari $6,71 Miliar (per 2016) menjadi $40,69 Miliar pada 2022 dengan CAGR 43,4%. Ini hanya menunjukkan bahwa di tahun-tahun mendatang, investasi dalam Big Data akan sangat besar. Secara alami, permintaan akan kerangka kerja dan teknologi Big Data seperti Hadoop juga akan meningkat.
Saat itu terjadi, kebutuhan akan profesional Hadoop yang terampil (seperti Pengembang Hadoop, Arsitek Hadoop, Administrator Hadoop, dll.) akan meningkat secara eksponensial.
Inilah sebabnya mengapa sekarang adalah waktu yang ideal untuk mempelajari Hadoop dan memperoleh keterampilan Hadoop dan menguasai alat Hadoop. Mengingat kesenjangan keterampilan yang signifikan dalam permintaan dan pasokan talenta Big Data, ini menyajikan skenario yang sempurna bagi semakin banyak calon muda untuk beralih ke domain ini.
Karena kekurangan bakat, perusahaan bersedia membayar kompensasi tahunan yang besar dan paket gaji kepada para profesional yang layak. Jadi, jika Anda menginvestasikan waktu dan upaya Anda untuk memperoleh keterampilan Hadoop sekarang, grafik karier Anda pasti akan meningkat dalam waktu dekat.
Kesimpulannya: Hadoop adalah teknologi masa depan. Tentu, itu mungkin bukan bagian integral dari kurikulum, tetapi itu adalah dan akan menjadi bagian integral dari cara kerja organisasi. Jadi, jangan buang waktu untuk menangkap gelombang ini; karir yang makmur dan memuaskan menanti Anda di akhir zaman.
Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.
Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
