Bagaimana Hadoop Mengubah Cara Kita Mengelola Big Data?

Dulu, sebelum dunia berubah menjadi dunia digital, data yang dihasilkan sangat sedikit dan tumbuh dengan lambat. Semua data tersebut sebagian besar berupa dokumen dalam bentuk baris dan kolom. Menyimpan atau memproses data ini tidaklah sulit, karena satu unit penyimpanan dan pemrosesan saja sudah cukup untuk pekerjaan tersebut. Namun, seiring berjalannya waktu, internet mengambil alih dunia, menciptakan banyak data yang dihasilkan dalam berbagai bentuk dan format setiap detiknya. Data semi-struktural dan tak terstruktur mulai tersedia dalam bentuk email, gambar, audio, dan video, untuk beberapa contoh. Semua data ini secara kolektif dikenal sebagai big data.

Meskipun menarik, menangani big data ini hampir menjadi hal yang mustahil, dan satu unit penyimpanan dan pemrosesan jelas tidak cukup. Jadi, apa solusinya? Beberapa unit penyimpanan dan pemrosesan adalah kebutuhan mendesak. Konsep ini diimplementasikan dalam kerangka kerja Hadoop yang mampu menyimpan dan memproses jumlah data yang besar dengan efisien menggunakan sekelompok perangkat keras komoditas.

Apa Itu Hadoop?

Hadoop adalah sebuah kerangka kerja atau framework yang dirancang untuk menyimpan dan memproses jumlah data yang sangat besar dengan efisien. Hadoop menggunakan pendekatan berbasis cluster, yang berarti data disimpan dan diproses di beberapa komputer atau node yang terhubung. Ini berbeda dengan cara tradisional di mana data disimpan dan diproses di satu mesin tunggal.

Komponen-komponen Hadoop

Hadoop terdiri dari tiga komponen utama yang dirancang khusus untuk bekerja dengan big data:

1. Hadoop Distributed File System (HDFS)

Komponen pertama dari Hadoop adalah sistem penyimpanan distribusi Hadoop atau HDFS. Menyimpan data besar di satu komputer bukanlah pilihan yang layak, oleh karena itu data didistribusikan di antara banyak komputer dan disimpan dalam bentuk blok. Sebagai contoh, jika Anda memiliki 600 megabita data yang akan disimpan, HDFS memecah data tersebut menjadi beberapa blok data yang kemudian disimpan di berbagai simpul data di dalam kluster. Ukuran default dari setiap blok adalah 128 megabita, sehingga 600 megabita akan dibagi menjadi empat blok, yaitu A, B, C, dan D, masing-masing sebesar 128 megabita, dan sisanya 88 megabita akan disimpan dalam blok terakhir, yaitu E.

Anda mungkin bertanya-tanya apa yang terjadi jika satu simpul data mengalami kegagalan. Apakah data tertentu hilang? Tidak, inilah keunggulan HDFS. HDFS membuat salinan data dan menyimpannya di berbagai sistem. Sebagai contoh, ketika blok A dibuat, data tersebut disalin dengan faktor replikasi 3 dan disimpan di simpul data yang berbeda. Ini disebut metode replikasi. Dengan cara ini, data tidak hilang dalam kondisi apa pun, bahkan jika satu simpul data mengalami kegagalan, sehingga HDFS dapat diandalkan dalam mengatasi kesalahan.

2. MapReduce

Setelah data disimpan dengan sukses, data tersebut perlu diproses. Inilah saat komponen kedua dari Hadoop, yaitu MapReduce, berperan. Dalam metode pemrosesan data tradisional, seluruh data akan diproses di satu mesin dengan satu prosesor. Hal ini memakan waktu dan tidak efisien, terutama ketika memproses volume data yang besar dan beragam. Untuk mengatasi masalah ini, MapReduce memecah data menjadi bagian-bagian dan memproses masing-masing di simpul data yang berbeda. Hasil individu kemudian digabungkan untuk menghasilkan hasil akhir.

Sebagai contoh, mari mencoba menghitung jumlah kemunculan kata-kata. Pertama, input dibagi menjadi lima bagian berdasarkan tanda titik. Langkah berikutnya adalah fase pemetaan di mana kemunculan setiap kata dihitung dan diberi nomor. Setelah itu, kata-kata yang serupa diurutkan dan dikelompokkan. Selanjutnya, dalam fase reduksi, semua kata yang telah dikelompokkan diberi jumlah. Akhirnya, hasilnya ditampilkan dengan menggabungkan hasilnya. Ini dilakukan dengan menulis program sederhana. Demikian pula, MapReduce memproses setiap bagian data besar secara individu dan kemudian menjumlahkan hasilnya pada akhirnya. Ini meningkatkan keseimbangan beban dan menghemat waktu yang signifikan.

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator)

Setelah pekerjaan MapReduce siap, saatnya untuk menjalankannya di kluster Hadoop. Ini dilakukan dengan bantuan sumber daya seperti RAM, lebar pita jaringan, dan CPU. Beberapa pekerjaan dijalankan di Hadoop secara bersamaan, dan masing-masing dari mereka memerlukan sumber daya tertentu untuk menyelesaikan tugasnya dengan sukses. Untuk mengelola sumber daya ini dengan efisien, kita memiliki komponen ketiga Hadoop, yaitu YARN (Yet Another Resource Negotiator). YARN terdiri dari manajer sumber daya, manajer simpul, aplikasi utama, dan kontainer. Manajer sumber daya menugaskan sumber daya, manajer simpul menangani simpul-simpul dan memantau penggunaan sumber daya di dalam simpul. Kontainer memegang sejumlah sumber daya fisik.

Misalkan kita ingin memproses pekerjaan MapReduce yang telah kita buat pertama. Aplikasi utama meminta kontainer dari manajer simpul. Setelah manajer simpul mendapatkan sumber daya tersebut, ia mengirimkannya ke manajer sumber daya. Dengan cara ini, YARN memproses permintaan pekerjaan dan mengelola sumber daya kluster di Hadoop. Selain komponen-komponen ini, Hadoop juga memiliki berbagai alat dan kerangka kerja big data lainnya yang didedikasikan untuk mengelola, memproses, dan menganalisis data. Ekosistem Hadoop mencakup beberapa komponen lain seperti Hive, Pig, Apache Spark, Flume, dan Scoop, untuk beberapa contoh. Ekosistem Hadoop bekerja bersama dalam manajemen big data.

Aplikasi Hadoop

Hadoop telah membuktikan dirinya sebagai permainan besar dalam dunia bisnis. Banyak perusahaan besar seperti Facebook, IBM, eBay, dan Amazon telah memanfaatkan Hadoop untuk berbagai aplikasi, termasuk data warehousing, sistem rekomendasi, dan deteksi penipuan. Ini adalah alat yang kuat untuk mengelola dan menganalisis big data.

Kesimpulan

Dalam dunia di mana data terus tumbuh dalam skala yang luar biasa, Hadoop telah menjadi solusi yang vital untuk mengelola dan memproses big data dengan efisien. Dengan HDFS, MapReduce, dan YARN sebagai komponennya, Hadoop telah membantu bisnis dalam berbagai industri untuk mengambil manfaat dari potensi data besar mereka. Jadi, jika Anda tertarik untuk mendalami big data, Hadoop adalah tempat yang bagus untuk memulainya. 

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!