Ikhtisar Cluster Hadoop: Manfaat, Arsitektur & Komponen

Apache Hadoop adalah mesin pemrosesan data dan kerangka kerja perangkat lunak berbasis Java. Aplikasi berbasis Hadoop bekerja pada kumpulan data besar yang didistribusikan di antara komputer komoditas yang berbeda. Komputer komoditas ini tidak terlalu mahal dan tersedia dengan mudah. Mereka terutama digunakan untuk mencapai kinerja komputasi yang lebih baik sambil tetap memeriksa biaya terkait pada saat yang sama. Jadi, apa itu cluster Hadoop?

Segalanya Tentang Cluster Hadoop dan Manfaatnya

Apa itu Hadoop Cluster?

Cluster Hadoop menggabungkan kumpulan komputer atau node yang terhubung melalui jaringan untuk memberikan bantuan komputasi ke kumpulan data besar. Anda mungkin pernah mendengar tentang beberapa cluster yang melayani tujuan yang berbeda; namun, cluster Hadoop berbeda dari masing-masing cluster.

Cluster ini dirancang untuk melayani tujuan yang sangat spesifik, yaitu untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam jumlah besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Sebuah cluster Hadoop beroperasi di lingkungan komputasi terdistribusi.

Apa yang lebih jauh membedakan kluster Hadoop dari kluster lain yang mungkin pernah Anda temui adalah arsitektur dan strukturnya yang unik. Cluster Hadoop, seperti yang telah disebutkan, menampilkan jaringan node master dan slave yang terhubung satu sama lain. Jaringan node ini menggunakan perangkat keras komoditas yang murah dan tersedia dengan mudah.

Cluster ini hadir dengan banyak kemampuan yang tidak dapat Anda kaitkan dengan cluster lainnya. Mereka dapat menambah atau mengurangi node dan secara linier menskalakannya lebih cepat. Ini menjadikannya ideal untuk tugas analitik Big Data yang memerlukan komputasi dari berbagai kumpulan data. Cluster Hadoop juga disebut sebagai sistem Shared Nothing. Nama ini berasal dari fakta bahwa node yang berbeda dalam cluster tidak berbagi apa pun selain jaringan di mana mereka saling berhubungan.

Bagaimana Cluster Hadoop Berhubungan dengan Big Data?

Big Data pada dasarnya adalah sejumlah besar kumpulan data yang ukurannya sangat bervariasi. Big Data bisa sebesar ribuan terabyte. Ukurannya yang besar membuat pembuatan, pemrosesan, manipulasi, analisis, dan pengelolaan Big Data menjadi pekerjaan yang sangat sulit dan memakan waktu. Cluster Hadoop datang untuk menyelamatkan! Dengan mendistribusikan kekuatan pemrosesan ke setiap node atau komputer dalam jaringan, kluster ini secara signifikan meningkatkan kecepatan pemrosesan berbagai tugas komputasi yang perlu dilakukan pada Big Data.

Hal utama yang membuat cluster Hadoop cocok untuk komputasi Big Data adalah skalabilitasnya. Jika situasi menuntut penambahan komputer baru ke cluster untuk meningkatkan kekuatan pemrosesannya, cluster Hadoop membuatnya sangat mudah.

Cluster ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang berurusan dengan volume data yang terus meningkat yang perlu diproses atau dianalisis. Cluster Hadoop berguna untuk perusahaan seperti Google dan Facebook yang menyaksikan data besar ditambahkan ke repositori data mereka setiap hari.

Apa Manfaat Hadoop Cluster?

1. Fleksibilitas: Ini adalah salah satu manfaat utama dari cluster Hadoop. Mereka dapat memproses semua jenis atau bentuk data. Jadi, tidak seperti cluster lain yang mungkin menghadapi masalah dengan jenis data yang berbeda, cluster Hadoop dapat digunakan untuk memproses data terstruktur, tidak terstruktur, serta semi-terstruktur. Inilah alasan mengapa Hadoop sangat populer dalam hal pemrosesan data dari media sosial.

2. Skalabilitas : Cluster Hadoop hadir dengan skalabilitas tanpa batas. Tidak seperti RDBMS yang tidak skalabel, cluster Hadoop memberi Anda kekuatan untuk memperluas kapasitas jaringan dengan menambahkan lebih banyak perangkat keras komoditas. Mereka dapat digunakan untuk menjalankan aplikasi bisnis dan memproses akuntansi data hingga lebih dari beberapa petabyte dengan menggunakan ribuan komputer komoditas dalam jaringan tanpa mengalami masalah.

3. Tahan Kegagalan : Pernahkah Anda mendengar contoh kehilangan data di cluster Hadoop? Kehilangan data hanyalah mitos. Cluster ini bekerja pada pendekatan Replikasi Data yang menyediakan penyimpanan cadangan. Jadi, selama tidak ada Kegagalan Node, kehilangan data di Hadoop tidak mungkin.

4. Pemrosesan Lebih Cepat : Dibutuhkan kurang dari satu detik bagi klaster Hadoop untuk memproses data berukuran beberapa petabyte. Kemampuan pemetaan data Hadoop berada di balik kecepatan pemrosesan yang tinggi ini. Alat yang bertanggung jawab untuk memproses data ada di semua server. Jadi, alat pengolah data ada di server tempat data yang perlu diproses disimpan.

5. Biaya Rendah : Biaya penyiapan cluster Hadoop cukup sedikit dibandingkan dengan unit penyimpanan dan pemrosesan data lainnya. Alasannya adalah rendahnya biaya komoditas perangkat keras yang merupakan bagian dari cluster. Anda tidak perlu menghabiskan banyak uang untuk membuat cluster Hadoop di organisasi Anda.

Arsitektur Gugus Hadoop

Apa sebenarnya yang termasuk dalam arsitektur cluster Hadoop? Ini termasuk pusat data atau serangkaian server, node yang melakukan pekerjaan akhir, dan rak. Pusat data terdiri dari rak dan rak terdiri dari node. Sebuah cluster yang berukuran sedang hingga besar akan memiliki dua atau paling banyak arsitektur tiga tingkat.

Arsitektur ini dibangun dengan server yang dipasang di rak. Setiap baris server yang dipasang di rak terhubung satu sama lain melalui Ethernet 1GB. Dalam klaster Hadoop, setiap sakelar di tingkat rak terhubung ke sakelar di tingkat klaster. Koneksi ini tidak hanya untuk satu cluster karena switch di tingkat cluster juga terhubung ke switch serupa lainnya untuk cluster yang berbeda. Atau bahkan mungkin terkait dengan infrastruktur switching lainnya.

Komponen Cluster Hadoop

1. Node master : Dalam cluster Hadoop, node master tidak hanya bertanggung jawab untuk menyimpan sejumlah besar data dalam HDFS tetapi juga untuk melakukan perhitungan pada data yang disimpan dengan bantuan MapReduce. Node master terdiri dari tiga node yang berfungsi bersama-sama untuk mengerjakan data yang diberikan.

Node ini adalah NameNode, JobTracker, dan Sekunder NameNode. NameNode menangani fungsi penyimpanan data. Itu juga memeriksa informasi pada file yang berbeda, termasuk waktu akses file, nama pengguna yang mengaksesnya pada waktu tertentu, dan detail penting lainnya. Sekunder NameNode mencadangkan semua data NameNode. Terakhir, JobTracker terus memeriksa pemrosesan data.

Baca juga: Gaji Pengembang Hadoop di India

2. Worker atau slave node : Di setiap cluster Hadoop, node worker atau slave melakukan tanggung jawab ganda – menyimpan data dan melakukan perhitungan pada data tersebut. Setiap node slave berkomunikasi dengan node master melalui layanan DataNode dan TaskTracker. Layanan DataNode dan TaskTracker adalah yang kedua setelah NameNode dan JobTracker.

3. Client node : Client node berfungsi untuk memuat semua data yang dibutuhkan ke dalam cluster Hadoop yang bersangkutan. Ini berfungsi di Hadoop dan memiliki konfigurasi dan pengaturan cluster yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan ini. Itu juga bertanggung jawab untuk mengirimkan pekerjaan yang dilakukan menggunakan MapReduce selain menjelaskan bagaimana pemrosesan harus dilakukan. Setelah pemrosesan selesai, node klien mengambil output.

Kesimpulan

Bekerja dengan kluster Hadoop sangat penting bagi semua orang yang bekerja atau terkait dengan industri Big Data. Untuk informasi lebih lanjut tentang cara kerja cluster Hadoop, hubungi kami! Kami memiliki kursus online ekstensif tentang Big Data yang dapat membantu Anda mewujudkan impian Anda menjadi ilmuwan Big Data.

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.