Perbedaan Antara Big Data dan Hadoop | Data Besar Vs Hadoop

Apa itu BigData?

Internet penuh dengan Data, dan data ini tersedia dalam format terstruktur dan tidak terstruktur secara online. Ukuran Data yang dihasilkan setiap hari sama dengan 2.5 Triliun Bytes Data. Kumpulan Data yang sangat besar ini sering disebut sebagai Big Data. Diperkirakan hampir 1,7 megabyte data akan dihasilkan per detik pada tahun 2020 oleh setiap orang di bumi.

Kumpulan kumpulan data yang sangat kompleks dan besar, yang sangat sulit untuk diproses dan disimpan menggunakan aplikasi pemrosesan data tradisional atau alat manajemen basis data disebut Big Data. Ada banyak aspek yang menantang untuk itu, seperti visualisasi data, menganalisis, mentransfer, berbagi, mencari, menyimpan, mengkurasi, menangkap.

Big Data tersedia dalam tiga format, yaitu:

• Tidak terstruktur : Ini adalah data yang tidak terstruktur dan tidak mudah untuk dianalisis. Jenis data ini akan mencakup Skema yang tidak diketahui seperti file video atau file audio, dll.
• Semi-Terstruktur : Ini adalah jenis data di mana beberapa terstruktur, dan beberapa tidak. Itu tidak memiliki format tetap seperti JSON, XML, dll.
• Terstruktur : Ini adalah jenis data terbaik dalam hal penataan. Data sepenuhnya diatur dengan skema tetap seperti RDBMS, yang membuatnya lebih mudah untuk diproses dan dianalisis.

7 V dari Big Data

1. Ragam : Big Data memiliki berbagai jenis format data seperti email, komentar, suka, berbagi, video, audio, teks, dll

2. Velocity : Kecepatan Data yang dihasilkan setiap menit pada setiap hari sangat besar. Misalnya, pengguna Facebook akan menghasilkan 2,77 juta tampilan video per hari dan rata-rata 31,25 juta pesan.

3. Volume : Big Data mendapatkan namanya karena Jumlah Data yang dibuat setiap jam. Misalnya, perusahaan seperti WalMart menghasilkan 2,5 petabyte data dari transaksi pelanggan.

4. Veracity : Ini mengacu pada ketidakpastian Big Data, yang berarti seberapa besar data tersebut dapat dipercaya untuk pengambilan keputusan. Ini sering mengacu pada keakuratan Data yang dikumpulkan dan dengan demikian terkadang membuat Big Data tidak dapat diandalkan untuk membuat segala jenis keputusan yang sempurna sendirian.

5. Nilai : Mengacu pada kebermaknaan Big Data, artinya hanya dengan memiliki Big Data tidak berarti apa-apa kecuali dan sampai diolah dan dianalisis.

6. Variability : Artinya Big Data adalah jenis data yang maknanya selalu berubah dari waktu ke waktu, dan tidak ada makna yang tetap.

7. Visualisasi : Artinya aksesibilitas dan keterbacaan Big Data. Keterbacaan dan aksesibilitas Big Data sangat sulit karena volume dan kecepatan yang sangat besar.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah salah satu kerangka kerja perangkat lunak sumber terbuka yang digunakan untuk memproses dan menyimpan kelompok besar perangkat keras komoditas secara terdistribusi. Ini dikembangkan oleh sistem MapReduce dan dilisensikan di bawah lisensi Apache v2, yang menerapkan konsep pemrograman fungsional. Ini adalah salah satu proyek Apache tingkat tertinggi dan ditulis dalam bahasa pemrograman Java.

Hadoop vs. Big Data

Hadoop dapat digunakan untuk menyimpan semua jenis data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur, sedangkan database tradisional hanya dapat menyimpan data terstruktur, yang merupakan perbedaan utama antara Hadoop dan Database Tradisional.

Perbedaan antara Big Data vs Hadoop

1. Aksesibilitas : Seseorang dapat menggunakan kerangka Hadoop untuk memproses dan mengakses data pada tingkat yang lebih cepat jika dibandingkan dengan alat lain, sedangkan untuk mengakses data besar itu sulit.

2. Storage : Apache Hadoop HDFS memiliki kemampuan untuk menyimpan big data, namun di sisi lain Big Data sangat sulit untuk disimpan karena seringkali datang dalam bentuk yang tidak terstruktur dan terstruktur.

3. Signifikansi : Hadoop dapat memproses Big Data agar lebih bermakna, tetapi Big Data tidak memiliki nilai sendiri sampai dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan beberapa keuntungan setelah memproses data.

4. Definisi : Hadoop adalah sejenis kerangka kerja yang dapat menangani volume besar Big Data dan memprosesnya, sedangkan Big Data hanyalah sejumlah besar Data yang dapat berupa data tidak terstruktur dan terstruktur.

5. Pengembang : Pengembang Big Data hanya akan mengembangkan aplikasi di Pig, Hive, Spark, Map Reduce, dll. sedangkan pengembang Hadoop akan bertanggung jawab terutama untuk pengkodean, yang akan digunakan untuk memproses data.

6. Jenis : Big Data adalah jenis masalah yang tidak memiliki arti atau nilai kecuali jika diproses, dan Hadoop adalah jenis solusi yang memecahkan pemrosesan kompleks Data Besar.

7. Veracity : Artinya seberapa dapat dipercayanya Data tersebut. Data yang diolah oleh Hadoop dapat digunakan untuk mengolah, menganalisis, dan digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun di sisi lain, Big Data tidak dapat diandalkan sepenuhnya untuk membuat keputusan yang sempurna karena memiliki begitu banyak variasi format dan volume data yang membuatnya menjadi data terstruktur yang tidak lengkap untuk dapat diproses secara efisien dan dipahami. Itu membuat Big Data tidak sepenuhnya andal atau dapat dipercaya untuk membuat keputusan yang sempurna.

8. Perusahaan yang Menggunakan Hadoop dan Big Data: Perusahaan yang menggunakan Hadoop adalah IBM, AOL, Amazon, Facebook, Yahoo, dll. Big Data digunakan oleh Facebook, yang menghasilkan data 500 TB setiap hari dan industri penerbangan, yang menghasilkan 10 TB data setiap setengah jam. Total data yang dihasilkan di dunia setiap tahun adalah 2,5 triliun byte data.

9. Sifat : Big Data bersifat sangat luas dengan keragaman informasi yang tinggi, kecepatan tinggi, dan volume data yang sangat besar. Big Data bukan alat tetapi Hadoop adalah alat. Big Data diperlakukan seperti aset, yang bisa bernilai, sedangkan Hadoop diperlakukan seperti program untuk mengeluarkan nilai dari aset, yang merupakan perbedaan utama antara Big Data dan Hadoop.

Big Data tidak disortir dan mentah, sedangkan Hadoop dirancang untuk mengelola dan menangani Big Data yang rumit dan canggih. Big Data lebih seperti konsep bisnis yang digunakan untuk menunjukkan variasi dan volume kumpulan data yang luas, tetapi Hadoop hanyalah infrastruktur teknologi lain untuk menganalisis, mengelola, dan menyimpan kumpulan data yang sangat besar ini dalam jumlah besar.

10. Representasi : Big Data ibarat payung yang merepresentasikan kumpulan teknologi di dunia, sedangkan Hadoop hanya mewakili salah satu dari banyak framework yang menerapkan prinsip big data untuk diproses.

11. Kecepatan : Kecepatan Big Data sangat, sangat lambat dan terutama dibandingkan dengan Hadoop. Hadoop dapat memproses data lebih cepat secara komparatif.

12. Jangkauan Aplikasi : Big Data memiliki jangkauan luas kegunaan di banyak sektor bisnis seperti Perbankan & Keuangan, Teknologi Informasi, Industri Ritel, Telekomunikasi, Transportasi, dan Kesehatan. Hadoop digunakan untuk menyelesaikan terutama tiga jenis komponen, yaitu YARN untuk manajemen sumber daya cluster, MapReduce untuk pemrosesan paralel, dan HDFS untuk penyimpanan data.

13. Tantangan : Untuk Big Data, Mengamankan Big Data, Mengolah Data Bervolume Besar dan Menyimpan Data Bervolume Besar merupakan tantangan yang sangat besar, sedangkan Hadoop tidak memiliki masalah seperti itu yang dihadapi oleh Big Data.

14. Manageability : Pengelolaan Hadoop sangat mudah karena seperti alat atau program yang dapat diprogram. Tetapi Big Data tidak begitu mudah untuk dikelola atau ditangani seperti yang disebut Big Data terutama karena jumlah, kuantitas, volume, keragaman kumpulan data. Sangat sulit untuk mengelola dan memproses data semacam ini dan hanya dapat dilakukan oleh Perusahaan Besar dengan sumber daya yang besar.

15. Aplikasi : Big Data dapat digunakan untuk Prakiraan cuaca, pencegahan serangan cyber, mobil self-driving Google, Riset dan Sains, Data Sensor, Analisis Teks, Deteksi Penipuan, Analisis Sentimen, dll. Hadoop dapat digunakan untuk menangani kompleks data dengan mudah dan cepat, memproses data secara realtime untuk pengambilan keputusan dan optimalisasi proses bisnis.

Kesimpulan

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 Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.