Seiring dengan perkembangan zaman, data yang didapatkan oleh organisasi atau perusahaan tentu akan semakin besar jumlahnya. Bahkan dalam sebuah big data, bukan hanya jumlahnya saja yang meningkat signifikan, tetapi juga jenis atau klasifikasinya yang semakin bervariasi.
Dengan semakin banyaknya jumlah dan jenisnya, tentu mereka membutuhkan teknologi untuk menganalisis big data.
Itulah sebabnya alih – alih tetap mempertahankan cara – cara tradisional dan konvensional, kini organisasi, perusahaan, hingga bisnis besar mulai memanfaatkan tools yang dapat mempermudah dalam mengolah big data.
Bahkan tools tersebut dapat mengumpulkan dan menganalisis data dalam volume besar dan dari berbagai sumber.
Perlu diketahui bahwa aktivitas big data analytics ini sangat penting untuk dilakukan, terutama bagi organisasi dengan skala besar.
Saat sebuah big data berhasil dikelola dan dianalisis dengan baik, maka akan menghasilkan informasi penting dan berharga yang dapat membantu menentukan keputusan.
Biasanya orang – orang yang bertugas dalam big data analytics ditugaskan untuk mendapatkan informasi mengenai potensi – potensi yang bisa dikembangkan dengan lebih strategis berdasarkan data terbaru.
Hasil analisa data tersebut nantinya dapat dijadikan sebagai bahan untuk menentukan tujuan pengembangan berikutnya.
Di era digital yang semakin canggih ini, para pekerja big data analytics kini dimudahkan dengan inovasi – inovasi yang dapat mempermudah pekerjaan mereka.
Salah satu tools yang bisa dimanfaatkan untuk menganalisa data dalam jumlah besar secara efektif adalah Hadoop. Dengan tools ini semua data tidak perlu dikumpulkan dan dianalisa dengan cara yang konvensional.
Pada artikel ini para pekerja big data analytics akan mendapatkan informasi mengenai apa itu Hadoop, bagaimana cara kerjanya, kelebihan dan kekurangan, serta arsitekturnya. Untuk lebih jelasnya, silahkan simak penjelasan di bawah ini.
Daftar Isi
Apa Itu Hadoop?
Hadoop adalah inovasi framework yang populer digunakan oleh organisasi atau perusahaan besar untuk mengolah big data. Tools ini digawangi oleh perusahaan raksasa, Google, yang berkolaborasi dengan Apache Software Foundation yang didesain untuk mempermudah pekerjaan para analis data di seluruh dunia dari berbagai sektor.
Kabar baiknya, tools framework Hadoop tidak hanya bersifat open source saja. Tetapi juga dapat memproses data dalam ukuran besar dengan efisien dan mempercepat proses pengolahan datanya.
Tools ini mampu menyimpan data set baik dalam ukuran gigabyte hingga petabyte. Dengan begitu analis big data tidak perlu device dengan memori penyimpanan yang besar untuk mengolah banyak data.
Salah satu alasan mengapa Hadoop populer digunakan adalah karena bisa menyelesaikan permasalahan pengolahan data yang dilakukan secara konvensional.
Pengolahan big data kerap bermasalah terutama pada data – data yang bersifat heterogen seperti structured data, unstructured data, atau semi structured data. Hadoop secara efisien mampu mengolah data – data tersebut dengan lebih efektif.
Proses distribusi data menggunakan Hadoop terbilang sangat cepat sehingga memungkinkan para pekerja big data dapat menjalankan tugasnya tanpa kendala apapun. Terutama dalam menentukan pola – pola baru untuk perkembangan di masa mendatang.
Berbicara soal apa itu Hadoop tidak terlepas dari adanya kelebihan – kelebihan yang menjadi alasan organisasi atau perusahaan banyak yang menggunakannya. Seperti yang telah disinggung sebelumnya, salah satu poin penting yang membuat Hadoop menjadi framework pilihan big data analytics adalah fleksibilitasnya.
Tools framework Hadoop memiliki fleksibilitas yang dapat mempermudah pengolah big data mengakses data. Pasalnya tools ini mendukung semua tipe format data yang telah dikumpulkan baik yang bersifat structured maupun unstructured. Dengan dukungan ini, data dari sumber manapun bisa diakses dengan sangat mudah.
Selain itu Hadoop juga dikenal sebagai tools big data analytics yang memiliki ketahanan tinggi. Hal itu karena didalamnya terdapat Hadoop Distributed File System alias HDFS yang memiliki ketahanan tinggi serta mampu meminimalisir risiko kegagalan baik pada software maupun hardware.
Saat satu node bermasalah atau broken, HDFS bisa menyediakan file backup sehingga proses pengolahan data masih bisa dilanjutkan. Dengan ini pengguna tidak akan membuang banyak waktu untuk melakukan pengolahan data mulai dari scraping, cleaning, hingga analisis.
Kelebihan lainnya dari tools Hadoop adalah fitur upgrade storage. Ini menjawab kendala yang sering dihadapi oleh pengolahan data yang masih menggunakan sistem tradisional. Pada sistem tradisional data storage masih sangat terbatas.
Berbeda dengan Hadoop yang bisa di upgrade kapasitasnya. Hal itu karena sifatnya yang bekerja secara terdistribusi.
Modul, Ekosistem, dan Arsitektur Umum Hadoop
Sebagai tools framework yang inovatif, Hadoop bekerja dengan memaksimalkan empat modul utama. Modul – modul tersebut antara lain Hadoop Distributed File System (HDFS), Yet Another Resource Negotiator (YARN), MapReduce, dan Hadoop Common.
HDFS diafiliasikan sebagai sistem yang terdistribusi yang mampu beroperasi di hardware standar hingga low end.
YARN disebut sebagai sistem monitor untuk penggunaan data storage dan cluster node. MapReduce sebagai program komputasi data secara paralel. Hadoop Common sebagai penyedia library java.
Di samping itu, Hadoop diimplementasikan dengan ekosistem berupa aplikasi yang berkaitan dengan proses pengumpulan hingga pengolahan big data.
Beberapa aplikasi tersebut diantaranya adalah Spark, Presto, Hive, HBase. Selain itu juga ada Impala, Apache, Oozie, dan lain sebagainya.
Dalam pengolahan big data analytics, diperlukan arsitektur yang komprehensif sesuai dengan kebutuhan. Setiap jenis data yang diolah biasanya memiliki arsitektur yang berbeda.
Akan tetapi secara umum arsitektur big data tidak ada perbedaan yang signifikan. Termasuk arsitektur umum framework Hadoop. Berikut adalah arsitektur yang umum pada big data analytics.
Pada arsitektur di atas, Hadoop diposisikan sebagai sistem penyimpanan data dengan kapasitas yang besar. Pada framework ini semua data yang ada akan dikumpulkan dan nantinya dianalisis untuk menghasilkan data yang spesifik dan relevan dengan kebutuhan user.
Cara Kerja dan Contoh Penggunaan Hadoop
Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya, Hadoop bekerja dengan memproses dan menyimpan big data secara terdistribusi.
Nantinya data – data tersebut akan dibagi ke dalam beberapa blok dan di distribusi ke berbagai node sembari menyiapkan backup data. Pembagian, distribusi, dan backup data dilakukan oleh HDFS.
Nantinya data tersebut akan diproses ke dalam pemrograman MapReduce. Nantinya tugas akan dibagi serta dijalankan di berbagai node secara paralel. Hasil dari pemrosesan data yang dilakukan oleh node akan dikumpulkan dan digabung.
Pada tahap ini proses pengambilan dan penyimpanan data terjadi secara cepat karena dijalankan secara paralel dan bersamaan.
Setelah itu Hadoop akan menjalankan pemrograman YARN untuk mengelola resource komputasi. Dari tahap ini semua aplikasi pemrosesan data dapat berjalan efisien di cluster yang sama.
Sebagai contoh, berikut adalah implementasi framework Hadoop pada proses perhitungan kata untuk file tunggul. Sebagai informasi, di dalam library Hadoop biasanya telah disediakan program untuk menghitung kata. Berikut cara aksesnya.
Langkah 1: Buka CMD Hadoop lalu ketik perintah
Start-dfs.sh
Start-yarn.sh
Langkah 2: Masukkan perintah hadoop fs -mkdir /input untuk membuka Input.
Langkah 3: Silahkan buat file input inputWordCount.txt di penyimpanan lokal. Isi file dengan kata – kata sesuai kebutuhan.
sudo nano inputWordCount.txt
Langkah 4: Gunakan perintah hadoop fs -put inputWordCount.txt /input untuk memindahkan file dari penyimpanan lokal ke inout HDFS.
Langkah 5: jalankan program untuk mendapatkan output dengan perintah hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar wordcount /input/inputWordCount.txt /output.
Langkah 6: Cek folder output dengan hadoop fs -ls output. Nantinya akan muncul dua file seperti berikut.
File hasil output ada pada bagian file yang terdapat “part” nya. Untuk melihat hasilnya, masukkan hadoop fs -cat /output/part-r-0000
Hadoop Penting untuk Praktisi Big Data Analytics
Pemahaman mengenai apa itu Hadoop penting untuk diketahui bagi para pekerja big data analytics. Sebab ini akan sangat membantu mempermudah pekerjaan dalam proses mengambil hingga menganalisa data dalam volume yang besar.
Bahkan analis big data bisa menganalisa data dalam volume besar dengan lebih efisien. Ekosistem dan modul utama yang dimiliki memungkinkan pengguna untuk mempercepat proses analisa data dan menghasilkan output yang detail serta relevan.
Selain itu kapasitas yang bisa ditingkatkan serta distribusi data secara paralel membuat Hadoop menjadi solusi bagi para pengguna sistem analisa big data secara konvensional.
Sehingga pengguna tidak perlu khawatir akan problem yang sebelumnya dihadapi saat menggunakan sistem tradisional.
Dapatkan keuntungan ganda dengan Promo Exavaganza dari Exabytes! Beli domain dan hosting sekarang untuk kesempatan memenangkan mobil listrik impian Anda!
Jangan lewatkan kesempatan ini untuk memulai situs web Anda dan jelajahi dunia big data dengan lebih efisien. Kunjungi Exabytes sekarang dan mulai langkah Anda dalam dunia digital!
