Apa itu Hadoop? Pengantar Hadoop, Fitur & Kasus Penggunaan

Big Data tidak diragukan lagi merupakan bidang yang populer.

Dan dalam perjalanan belajar Anda, Anda akan menemukan banyak solusi dan teknologi. Yang paling penting di antara mereka mungkin adalah Apache Hadoop. Dalam pengantar Hadoop kami, Anda akan menemukan jawaban atas banyak pertanyaan populer seperti:

“Apa itu Hadoop?”

“Apa saja fitur Hadoop?”

"Bagaimana cara kerjanya?"

Mari kita menggali.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang cukup populer di industri data besar. Karena cakupan, keserbagunaan, dan fungsionalitas hadoop di masa depan, hadoop telah menjadi keharusan bagi setiap ilmuwan data.

Dengan kata sederhana, Hadoop adalah kumpulan alat yang memungkinkan Anda menyimpan data besar di lingkungan yang mudah diakses dan didistribusikan. Ini memungkinkan Anda untuk memproses data secara paralel.

Bagaimana Hadoop Dibuat

Yahoo menciptakan Hadoop pada tahun 2006, dan mulai menggunakan teknologi ini pada tahun 2007. Hadoop diberikan kepada Apache Software Foundation pada tahun 2008. Namun, beberapa perkembangan terjadi, yang membantu pembuatan kerangka kerja yang kuat ini.

Pada tahun 2003, Doug Cutting telah meluncurkan sebuah proyek yang disebut Nutch. Nutch diciptakan untuk menangani pengindeksan banyak halaman web dan miliaran pencarian online.

Kemudian pada tahun itu, Google merilis Google File System. Beberapa bulan kemudian, Google merilis MapReduce. Baca lebih lanjut tentang Apache spark vs MapReduce

Yahoo mampu membuat Hadoop berdasarkan teknologi ini. Hadoop meningkatkan kecepatan pemrosesan data dengan membiarkan pengguna menyimpan data di beberapa perangkat kecil, bukan perangkat besar.

Soalnya, ukuran perangkat penyimpan data pun semakin besar. Dan memproses data di perangkat tersebut menjadi memakan waktu dan menyakitkan. Pencipta Hadoop menyadari bahwa dengan menyimpan data di beberapa peralatan kecil, mereka dapat memprosesnya secara paralel dan meningkatkan efisiensi sistem secara signifikan.

Dengan Hadoop, Anda dapat menyimpan dan memproses data tanpa khawatir membeli unit penyimpanan data yang besar dan mahal. Di samping catatan, Hadoop mendapatkan namanya dari mainan gajah . Mainan itu milik putra salah satu pencipta software tersebut.

Pengantar Komponen Hadoop

Hadoop adalah kerangka kerja yang luas. Ini memiliki banyak komponen yang membantu Anda dalam menyimpan dan memproses data.

Namun, pada dasarnya dibagi menjadi dua bagian:

• HDFS adalah singkatan dari Hadoop Distributed File System
• BENANG

Yang pertama adalah untuk menyimpan data sedangkan yang kedua untuk memproses yang sama. Hadoop mungkin tampak sederhana, tetapi butuh sedikit usaha untuk menguasainya. Hadoop memungkinkan Anda menyimpan data di berbagai cluster. Data bisa dalam format apapun.

Karena ini adalah perangkat lunak sumber terbuka, Anda dapat menggunakannya secara gratis. Selain itu, Hadoop terdiri dari banyak alat data besar yang membantu Anda melakukan tugas lebih cepat. Selain dua bagian Hadoop yang kami sebutkan di atas, ia juga memiliki Hadoop Common dan Hadoop MapReduce.

Meskipun tidak sepenting dua bagian sebelumnya, mereka masih cukup substansial.

Mari kita uraikan setiap bagian Hadoop untuk pemahaman Anda yang lebih baik:

HDFS:

Sistem File Terdistribusi Hadoop memungkinkan Anda menyimpan data dalam bentuk yang mudah diakses. Ini menyimpan data Anda di beberapa node, yang berarti mendistribusikan data.

HDFS memiliki node master dan node slave. Node master disebut Namenode, sedangkan node slave disebut Datanodes. Namenode menyimpan metadata dari data yang Anda simpan, seperti lokasi blok yang disimpan, blok data mana yang direplikasi, dll.

Ini mengelola dan mengatur DataNodes. Data aktual Anda disimpan di DataNodes.

Jadi, jika HDFS adalah kantor, NameNode adalah manajernya dan DataNodes adalah pekerjanya. HDFS menyimpan data Anda di beberapa perangkat yang saling berhubungan. Anda dapat mengatur node master dan node slave di cloud serta di kantor.

BENANG:

YARN adalah singkatan dari 'Yet Another Resource Negotiator'. Ini adalah sistem operasi yang signifikan dan menemukan aplikasi dalam proses Big Data.

Ini adalah penjadwalan pekerjaan dan teknologi pengelolaan sumber daya. Sebelum YARN, pelacak pekerjaan harus menangani lapisan manajemen sumber daya serta lapisan pemrosesan secara terpisah.

Kebanyakan orang tidak menggunakan nama lengkap dari teknologi ini karena hanya sedikit humor. YARN dapat mengalokasikan sumber daya ke aplikasi tertentu sesuai dengan kebutuhannya sebagai pengelola sumber dayanya. Ia juga memiliki agen tingkat simpul, yang bertugas memantau berbagai operasi pemrosesan.

YARN memungkinkan untuk beberapa metode penjadwalan. Fitur ini menjadikan YARN solusi yang fantastis karena solusi sebelumnya untuk tugas penjadwalan tidak memberikan opsi apa pun kepada pengguna. Anda dapat memesan beberapa sumber cluster untuk tugas pemrosesan tertentu. Selain itu, ini memungkinkan Anda untuk membatasi jumlah sumber daya yang dapat dipesan pengguna.

Kurangi Peta:

MapReduce adalah alat canggih lain yang ada dalam koleksi Apache Hadoop. Tugas utamanya adalah mengidentifikasi data dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk pemrosesan data.

Ini memiliki dua bagian: Map dan Reduce (dengan demikian namanya MapReduce). Bagian pertama mengidentifikasi data dan memasukkannya ke dalam potongan untuk pemrosesan paralel. Bagian kedua merangkum seluruh data masukan.

MapReduce juga dapat mengeksekusi proyek yang gagal. Ini membagi pekerjaan menjadi tugas-tugas di mana ia pertama kali melakukan pemetaan, kemudian mengacak dan akhirnya mengurangi. MapReduce adalah solusi Hadoop yang populer, dan karena fitur-fiturnya, itu telah menjadi nama pokok di industri ini.

Ini dapat bekerja dalam beberapa bahasa pemrograman seperti Python dan Java. Anda akan menggunakan alat ini beberapa kali sebagai profesional Big Data.

Hadoop Umum:

Hadoop Common adalah kumpulan alat dan perangkat lunak gratis untuk pengguna Hadoop. Ini adalah perpustakaan alat luar biasa yang dapat membuat pekerjaan Anda lebih mudah dan lebih efisien.

Baca: Bagaimana cara menjadi administrator Hadoop?

Alat-alat yang ada di Hadoop Common ada di Jawa. Alat memungkinkan sistem operasi Anda untuk membaca data yang ada di sistem file Hadoop.

Nama umum lainnya untuk Hadoop Common adalah Hadoop Core.

Keempatnya adalah alat dan kerangka kerja paling menonjol di Apache Hadoop. Ini memiliki banyak solusi lain untuk kebutuhan Big Data Anda, tetapi kemungkinan besar, Anda hanya akan menggunakan beberapa dari mereka. Baca lebih lanjut tentang Alat Hadoop.

Di sisi lain, kemungkinan besar Anda harus menggunakan keempatnya untuk proyek apa pun yang Anda kerjakan. Ini tentu saja merupakan solusi data besar yang menonjol.

Masalah Big Data Dipecahkan oleh Hadoop

Saat Anda bekerja dengan sejumlah besar data, Anda juga menghadapi beberapa tantangan. Seiring bertambahnya jumlah data Anda, kebutuhan penyimpanan data Anda juga akan meningkat. Hadoop memecahkan banyak masalah dalam hal ini.

Mari kita bahas secara detail

Penyimpanan Data

Data besar berhubungan dengan sejumlah besar data. Dan menyimpan dalam jumlah besar seperti itu melalui metode konvensional cukup tidak praktis.

Dalam metode konvensional, Anda harus mengandalkan satu sistem penyimpanan besar, yang sangat mahal. Selain itu, karena Anda akan berurusan dengan data besar, kebutuhan penyimpanan Anda juga akan terus meningkat. Dengan Hadoop, Anda tidak perlu khawatir dalam hal ini karena Anda dapat menyimpan data Anda secara terdistribusi.

Hadoop menyimpan data Anda dalam bentuk blok di beberapa DataNodes-nya. Anda memiliki pilihan untuk menentukan ukuran blok ini. Misalnya, jika Anda memiliki 256 MB data dan Anda telah memilih untuk menyimpan blok data sebesar 64 MB, Anda akan memiliki total 4 blok data yang berbeda.

Hadoop, melalui HDFS, akan menyimpan blok-blok ini di DataNodes-nya. Penyimpanan terdistribusinya juga memfasilitasi penskalaan. Hadoop mendukung penskalaan horizontal.

Anda dapat menambahkan node baru untuk menyimpan data atau meningkatkan sumber daya DataNodes Anda saat ini. Dengan Hadoop, Anda tidak memerlukan satu sistem ekstensif untuk menyimpan data. Anda dapat menggunakan beberapa sistem penyimpanan kecil untuk tujuan ini.

Data Heterogen

Saat ini, data hadir dalam berbagai bentuk. Video, teks, nama, audio, gambar, dan banyak format lain tersedia di pasar. Dan perusahaan mungkin perlu menyimpan berbagai format data. Pada dasarnya, data dibagi menjadi tiga bentuk:

• Tersusun
• Data yang dapat Anda simpan, akses, dan proses dalam format tetap disebut data terstruktur.
• tidak terstruktur
• Data yang memiliki struktur atau bentuk yang tidak diketahui disebut sebagai data tidak terstruktur. File yang berisi kombinasi teks, gambar, dan video dapat menjadi contoh data tidak terstruktur.
• Semi terstruktur
• Bentuk data ini berisi jenis data terstruktur dan semi terstruktur.

Anda mungkin perlu menangani semua format data ini. Jadi, Anda memerlukan sistem penyimpanan yang dapat menyimpan banyak format data juga. Hadoop tidak memiliki validasi skema pra-pembuangan. Dan setelah Anda menulis bagian data tertentu di Hadoop, Anda dapat membacanya kembali.

Kemampuan Hadoop untuk menyimpan data yang heterogen adalah alasan besar lainnya mengapa ini menjadi pilihan yang disukai banyak organisasi.

Akses dan Kecepatan Proses

Selain menyimpan data, masalah utama lainnya adalah mengakses dan memprosesnya. Dengan sistem penyimpanan tradisional, dibutuhkan banyak waktu untuk mendapatkan bagian data tertentu. Bahkan jika Anda menambahkan lebih banyak ruang hard disk, itu tidak akan meningkatkan kecepatan akses. Dan itu bisa menyebabkan banyak penundaan.

Untuk memproses data 1 TB dengan perangkat yang memiliki satu saluran I/O 100 Mbps, diperlukan waktu sekitar 3 jam untuk menyelesaikan prosesnya. Di sisi lain, jika Anda menggunakan empat perangkat yang berbeda, prosesnya akan selesai dalam waktu satu jam.

Mengakses kecepatan adalah bagian penting dari data besar. Semakin lama Anda mengakses dan memproses data, semakin banyak waktu yang Anda habiskan untuk menunggu.

Di Hadoop, MapReduce mengirimkan logika pemrosesan ke beberapa node budak. Dengan cara ini, data yang disimpan di node budak diproses secara paralel. Setelah seluruh data diproses, node slave mengirimkan hasilnya ke node master, yang menggabungkan hasil tersebut dan memberikan ringkasan kepada Anda (klien).

Karena seluruh proses berlangsung secara paralel, banyak waktu yang dihemat. Hadoop memecahkan banyak masalah yang dihadapi oleh para profesional data terkemuka. Namun, itu bukan satu-satunya solusi penyimpanan data di luar sana.

Sementara Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan penskalaan horizontal, Sistem Manajemen Basis Data Relasional adalah solusi lain yang memungkinkan penskalaan vertikal. Keduanya dapat diakses secara luas, dan jika Anda ingin mempelajari data besar, Anda harus terbiasa dengannya.

Fitur Hadoop

Hadoop sangat populer di kalangan perusahaan Fortune 500. Itu karena kemampuan analitik Big Data-nya. Sekarang setelah Anda tahu mengapa itu dibuat dan apa saja komponennya, mari kita fokus pada fitur yang dimiliki Hadoop.

Analisis Data Besar

Hadoop dibuat untuk analitik Big Data. Itu dapat menangani sejumlah besar data dan memprosesnya dalam waktu yang singkat. Ini memungkinkan Anda menyimpan data dalam jumlah besar tanpa menghalangi efisiensi sistem penyimpanan Anda.

Hadoop menyimpan data Anda dalam cluster, dan memprosesnya secara paralel. Karena mentransfer logika ke node yang berfungsi, ia dapat menggunakan lebih sedikit bandwidth jaringan. Melalui pemrosesan data paralel, ini menghemat banyak waktu dan energi.

Efektivitas biaya

Keuntungan lain menggunakan Hadoop adalah efektivitas biayanya. Perusahaan dapat menghemat banyak uang dalam perangkat penyimpanan data dengan menggunakan Hadoop daripada teknologi konvensional.

Sistem penyimpanan konvensional mengharuskan bisnis dan organisasi untuk menggunakan unit penyimpanan data tunggal dan raksasa. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, metode ini tidak banyak digunakan karena tidak berkelanjutan untuk menangani proyek Big Data. Ini sangat mahal, dan biayanya terus meningkat seiring dengan meningkatnya kebutuhan data.

Di sisi lain, Hadoop mengurangi biaya pengoperasian dengan memungkinkan Anda menggunakan perangkat penyimpanan komoditas. Ini berarti Anda dapat menggunakan beberapa unit penyimpanan data yang murah dan mudah alih-alih satu sistem penyimpanan yang besar dan mahal.

Menjalankan unit penyimpanan data yang besar menghabiskan banyak uang. Upgrade yang sama juga mahal. Dengan Hadoop, Anda dapat menggunakan lebih sedikit unit penyimpanan data dan meningkatkannya dengan biaya lebih murah juga. Hadoop juga meningkatkan efisiensi operasi Anda. Secara keseluruhan, ini adalah solusi yang sangat baik untuk perusahaan mana pun.

penskalaan

Persyaratan data untuk organisasi mana pun dapat meningkat seiring waktu. Misalnya, jumlah akun di Facebook selalu bertambah. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan data untuk suatu organisasi, organisasi tersebut perlu meningkatkan penyimpanan datanya lebih jauh.

Hadoop menyediakan opsi aman untuk lebih banyak penskalaan data. Ini memiliki cluster yang dapat Anda skalakan sebagian besar dengan menambahkan lebih banyak node cluster. Dengan menambahkan lebih banyak node, Anda dapat dengan mudah meningkatkan kemampuan sistem Hadoop Anda.

Selain itu, Anda tidak perlu mengubah logika aplikasi untuk menskalakan sistem.

Perbaikan Kesalahan

Lingkungan Hadoop mereplikasi semua bagian data yang disimpan di node-nya. Jadi jika node tertentu gagal dan kehilangan data, ada node untuk mendukungnya. Ini mencegah kehilangan data dan memungkinkan Anda bekerja dengan bebas tanpa mengkhawatirkan hal yang sama. Anda dapat memproses data terlepas dari kegagalan node dan melanjutkan proyek Anda.

Beberapa Solusi

Hadoop memiliki banyak solusi Big Data yang membuatnya sangat mudah bagi setiap profesional untuk bekerja dengannya. Para jenius di Apache telah berupaya keras untuk menjadikan Hadoop sebagai solusi Big Data yang fantastis.

Solusi komersial Hadoop yang disebut Cloudera dapat membantu Anda dengan banyak cara Big Data. Itu juga dapat menyederhanakan bekerja dengan Hadoop karena membantu Anda menjalankan, mengoptimalkan, menginstal, dan mengonfigurasi Hadoop untuk kebutuhan Anda.

Hadoop Common memiliki banyak alat yang membuat pekerjaan Anda lebih mudah. Karena Hadoop adalah produk Apache, Hadoop memiliki komunitas profesional lain yang bermanfaat yang selalu siap membantu. Itu mendapat pembaruan rutin yang meningkatkan kinerjanya juga.

Dengan begitu banyak keunggulan, Hadoop dengan cepat menjadi favorit bagi semua Big Data pro. Hadoop menemukan kegunaan di banyak industri karena keserbagunaan dan fungsinya. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Hadoop, lihat tutorial Hadoop kami.

Mari kita bahas beberapa kasus penggunaannya yang menonjol sehingga Anda dapat memahami aplikasinya.

Pelajari Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kasus Penggunaan Hadoop

Karena Hadoop adalah solusi Big Data yang menonjol, setiap industri yang menggunakan teknologi Big Data akan menggunakan solusi ini. Ada banyak contoh aplikasi Hadoop.

Perusahaan dari berbagai sektor juga menyadari pentingnya Big Data. Mereka memiliki volume data yang besar, yang perlu mereka proses. Dan itulah mengapa mereka menggunakan Hadoop dan solusi Big Data lainnya.

Dari sejumlah besar data karyawan hingga daftar panjang nomor konsumen, datanya bisa dalam bentuk apa pun. Dan seperti yang telah kita bahas sebelumnya, Hadoop adalah kerangka penyimpanan data yang kuat yang memfasilitasi akses dan pemrosesan data yang cepat.

Ada banyak contoh kasus penggunaan Hadoop, beberapa di antaranya dibahas di bawah ini:

Media sosial

Facebook dan platform media sosial lainnya menyimpan data pengguna dan memprosesnya melalui berbagai teknologi (seperti Machine Learning).

Dari video hingga profil pengguna, mereka perlu menyimpan berbagai macam data yang mereka dapat melalui Hadoop.

Kesehatan

Rumah sakit mempekerjakan Hadoop untuk menyimpan catatan medis pasien mereka. Ini dapat menghemat banyak waktu dan sumber daya dengan menyimpan data di platform yang lebih mudah diakses.

Dengan menyimpan data klaim pasien di platform yang lebih mudah diakses (Hadoop), mereka dapat mengelola catatan ini dengan lebih baik.

Pelajari tentang Big Data dan Hadoop

Apakah Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Hadoop dan Big Data?

Jika ya, Anda dapat melihat kursus ekstensif kami tentang Big Data , yang membuat Anda terbiasa dengan semua konsep subjek ini dan menjadikan Anda seorang profesional bersertifikat di bidangnya.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Pengembangan Perangkat Lunak, lihat Master of Science dalam Ilmu Komputer dari LJMU yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan Penawaran12+ Proyek & Tugas, 1-ON-1 Dengan Mentor Industri, 500+ Jam Belajar.