Hampir setiap detik muncul data baru. Bahkan jumlahnya tidak hanya satu, melainkan sangat banyak. Tak heran sebutannya adalah Big Data. Namun mengelola seluruh itu tidak bisa dilakukan manual, bukan? Di sinilah alat analisis seperti Hadoop sangat berguna.
Alat ini termasuk pilihan favorit karena fiturnya yang lengkap serta menawarkan sistem terbuka (open-source). Namun sudah tau belum cara menggunakan serta apa saja yang bisa kamu lakukan dengan alat ini? Simak pembahasan berikut yuk!
Jangan Asal Pilih VPS, Kenali Dulu Kebutuhanmu
Setiap project butuh resource berbeda. Yuk pelajari cara membaca spesifikasi VPS agar nggak overkill atau underpower!Pelajari Tips Memilih VPS Sekarang!
Apa itu Hadoop?
Hadoop adalah alat canggih yang fungsi utamanya untuk memproses dan menganalisis big data. Alat ini hadir sebagai solusi yang menawarkan kemudahan dan kepraktisan. Karena dengan alat ini, kamu bisa mendapatkan hasil analisis yang lebih komprehensif dalam waktu yang lebih singkat daripada proses manual. Ada beberapa tugas utama dari alat ini, beberapa di antaranya yaitu:
- Mengelola dan menyimpan big data tanpa terbatas format tertentu
- Mempercepat proses analisis
- Meningkatkan efisiensi waktu serta meminimalisir kesalahan
Komponen Utama Hadoop
Untuk memahami lebih dalam tentang cara kerja dan kegunaan alat ini, penting memahami komponen utama di dalamnya. Total ada 4 komponen yang wajib kamu tau, di antaranya:
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)
Komponen ini memungkinkan penyimpanan yang terdistribusi sehingga tidak membebani server. Dengan sistem semacam ini, tak heran kalau performanya tetap stabil kapan pun.
2. Yet Another Resource Negotiator (YARN)
Fungsinya adalah mengatur sumber daya yang ada di server serta monitor aktivitas node dalam satu satu kluster.
3. MapReduce
Ini adalah framework yang fungsinya meringankan tugas program dalam melakukan komputasi.
4. Hadoop Common
Komponen ini merupakan provider library yang fungsinya menjawab kebutuhan modul-modul.
Cara Kerja Hadoop
Alat ini memang unggul soal kemampuannya yang bisa memproses data bervolume tinggi secara komprehensif dan cepat. Tetapi bagaimana itu bisa terjadi? Kalau kamu penasaran, Sob, kami sudah memecah prosesnya biar lebih mudah dipahami, seperti berikut:
1. Pemecahan Data
Semua yang masuk akan dipecah menjadi blok yang lebih kecil. Tujuannya agar prosesnya lebih mudah dan minim kesalahan. Selanjutnya, blok-blok tersebut akan disimpan oleh komponen HFDS dan direplikasi ke beberapa node.
2. Distribusi ke Node
YARN akan mengatur distribusi tugas ke node-node yang ada dalam kluster. Tujuannya untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya yang ada agar prosesnya lebih efisien.
3. Pemrosesan Tugas
Setelah melalui proses distribusi, MapReduce akan memproses tugas-tugas tersebut. Namun komponen ini akan membaginya menjadi dua tahap, yaitu tahap Map dan Reduce. Pada tahap Map, data akan dipecah di berbagai node dalam bentuk pasangan nilai-kunci.
4. Pengiriman Hasil
Kemudian untuk tahap Reduce masuk ke proses akhiran. Di tahap ini, temuan analisis saling disatukan untuk mendapatkan hasilnya. Terakhir, HFDS akan mengirimkan hasil dari proses tadi ke alat lain untuk analisis lebih dalam.
Fungsi Hadoop
Dengan komponen-komponen canggih tadi, alat ini mampu melakukan berbagai fungsi yang meringankan proses analisis. Beberapa fungsinya yaitu:
1. Pengelolaan secara Paralel
MapReduce mengubah cara pemrosesan data sehingga memiliki alur kerja yang paralel. Sistem ini bakal mempersingkat proses analisis yang berjalan. Bahkan hasil akhirnya lebih komprehensif daripada proses analisis konvensional.
2. Penyimpanan yang Terdistribusi
Masih ingat dengan HFDS? Komponen tersebut memungkinkan penyimpanan yang terdistribusi, meskipun ukurannya sangat besar. Dengan begitu, semua yang tersimpan dalam sistem jadi lebih aman, tertata, serta mudah untuk mengaksesnya.
3. Mendukung Alat Analisis Pihak Ketiga
Ekosistem alat ini sangat luas, karena mendukung berbagai alat analisis pihak ketiga. Tujuannya supaya pengelolaan dan proses analisis jadi lebih mudah, komprehensif, dan praktis. Setidaknya alat ini mendukung Hive, HBase, Pig, dan lainnya.
4. Skalabilitas Tinggi
Sejak awal pengembangannya, alat ini memang memiliki fitur skalabilitas tinggi. Itu artinya, kamu bisa menambah kapasitas server seiring bertambahnya kebutuhan. Dengan begitu, kamu tak perlu mengubah infrastruktur.
5. Menerima Berbagai Jenis Data
Alat ini mendukung data apa pun, alias tidak terbatas pada format tertentu. Mulai dari yang terstruktur maupun tidak, semuanya bisa diproses. Fitur ini membantu menghasilkan hasil analisis yang lebih komprehensif, karena tidak terbatas pada format tertentu.
Itu artinya kamu tak perlu menginstal banyak alat untuk mengelola masing-masing format, Sob. Cukup dengan alat satu saja, semuanya bisa dianalisis mendalam.
Kekurangan Hadoop Architecture
Meskipun fungsinya banyak dan terbukti telah meringankan tugas banyak orang, tetap saja alat ini tidak luput dari beberapa kekurangan. Kamu perlu mengetahui supaya bisa menjadi bahan pertimbanganmu nantinya. Adapun kekurangannya yaitu:
1. Tidak Ramah Pemula
Butuh kemampuan khusus untuk bisa menggunakan alat ini. Pasalnya alat ini cenderung kurang intuitif, sehingga butuh waktu lebih lama untuk memahaminya sebagai pemula, khususnya bagi kamu yang kurang familiar dengan bahasa pemrograman Java.
2. Kemampuan MapReduce yang Kurang Maksimal
Penggunaan komponen ini nyatanya masih terbatas. Pasalnya komponen tersebut kurang ideal untuk mengelola data ekstensif yang sifatnya real-time. Lebih baik pilih Apache Spark yang fungsinya cenderung untuk memproses analitik dalam skala besar.
3. Ekosistem yang Rumit
Seperti yang disebutkan tadi, di dalamnya terdapat dukungan alat analisis lain. Namun setiap alat punya fungsi yang berbeda, jadi tidak mudah menguasai semuanya dalam waktu cepat.
Namun ini bukan hambatan kalau kamu siap mempelajarinya satu per satu demi penggunaan Hadoop yang maksimal.
Kelola Big Data Hadoop Maksimal dengan Jagoan Hosting
Berurusan dengan data besar memang tidak mudah. Ada saja hambatannya, seperti server jadi tidak stabil atau analisis yang memakan waktu lama. Pilih Hadoop Hosting untuk mengatasinya, dengan fitur lengkap seperti:
- Apache Hadoop siap pakai di server VPS
- Skalabilitas tanpa batas
- Bebas atur kapasitas sumber daya
- Gratis SSL single premium
- Gratis 100GB backup storage
- Tim support via WhatsApp yang online 24/7
Dengan fitur-fitur tersebut, pengelolaan big data jadi lebih efisien, Sob. Jangan lupa, optimalkan server-mu dengan VPS Murah Jagoan Hosting. Dengan dukungan uptime 99.9%, performa Hadoop pastinya lebih stabil!
VPS Bukan Sekadar Kapasitas, Tapi Juga Keandalan!
Banyak faktor yang mempengaruhi performa VPS, mulai dari uptime, dukungan teknis, hingga jenis virtualisasi. Kenali semuanya sebelum memilih!Pelajari Faktor Penting dalam Memilih VPS!
FAQ
Apa itu big data analytics?
Big data hadoop adalah analisis ini merujuk pada metode analisis skala besar. Adapun tahapannya terdiri dari pengumpulan, pengelolaan, hingga penggabungan hasil analisis untuk menjawab kebutuhan perusahaan.
Mengapa orang menggunakan Hadoop?
Banyak orang yang memilihnya untuk mengelola data besar. Alat ini membawa perubahan yang modern dalam mengelola big data. Berkat komputasi yang canggih, urusan analisis jadi lebih mudah dan ringan.
Apa peran utama Hadoop?
Peran utamanya adalah memproses data yang ukurannya besar tanpa proses yang lama. Hal ini memungkinkan karena alat ini mempunyai komputasi distribusi yang efisien.
Bagaimana cara instal Hadoop?
Proses terdiri dari instalasi file Hadoop, konfigurasi variabel, melakukan format NameNode, hingga verifikasi. Namun untuk menginstalnya, pastikan kalau perangkat kamu sudah terinstal Java Development Kit (JDK).
Apa ekosistem Hadoop?
Ekosistemnya terdiri dari komponen-komponen pembangunan alat ini. Adapun isinya mencakup HFDS, MapReduce, YARN, Apache Common, Apache Spark, dan masih banyak lagi.
