Hadoop Adalah: Pengertian, Fungsi, Komponen & Cara Kerjanya

Semakin canggihnya teknologi saat ini, data merupakan bagian yang penting dari perusahaan. Data ini berperan dalam berbagai hal, termasuk pengambilan keputusan hingga memilih strategi yang tepat bagi perusahaan.

Oleh sebab itu, perusahaan harus melakukan penyimpanan dan pemrosesan data dengan baik dan efektif. Lantas bagaimana cara menyimpan dan memproses data perusahaan yang begitu banyak?

Seorang data analyst dapat menggunakan salah satu framework atau tools analisis data. Seperti contohnya hadoop. Lantas apa itu hadoop?

Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang digunakan untuk penyimpanan dan pemrosesan data besar secara terdistribusi di cluster komputer menggunakan model pemrograman sederhana.

Penasaran mengenai hadoop lebih lanjut? Apa saja fungsi hadoop dalam analisis data perusahaan? Bagaimana cara kerjanya? Apa saja kekurangan dan kelebihannya? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

Apa itu Hadoop?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita melangkah lebih jauh, yuk pahami dulu apa itu hadoop secara lengkap dan rinci melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari Google Cloud, Hadoop adalah perangkat lunak open-source yang berfungsi sebagai penyimpanan dan pemrosesan data besar. Hadoop mendistribusikan data pada kluster komputer dengan menggunakan model pemrograman sederhana. 

Hadoop memanfaatkan setiap mesin untuk melakukan komputasi dan penyimpanan lokal, sehingga dapat di-skala dari satu komputer hingga ribuan komputer yang terkluster.

Dengan cara ini, Hadoop dapat menyimpan dan memproses dataset besar dengan efisien, dari ukuran gigabyte hingga petabyte. Hadoop sangat cocok digunakan sebagai penyimpanan big data perusahaan yang aman dan terkendali dengan baik.

Bagaimana Sejarah Perkembangan Hadoop?

Hadoop pertama kali dikembangkan pada awal tahun 2000-an oleh Doug Cutting dan Mike Cafarella sebagai proyek open-source untuk mendukung distribusi dan penyimpanan data besar. 

Terinspirasi oleh makalah yang dipublikasikan oleh Google mengenai Google File System dan model pemrograman MapReduce, Hadoop diluncurkan sebagai bagian dari proyek Apache Nutch. 

Pada tahun 2006, Hadoop menjadi proyek top-level di Apache Software Foundation, memantapkan dirinya sebagai solusi terdepan untuk pemrosesan data besar. 

Seiring waktu, Hadoop terus berkembang dengan tambahan ekosistem seperti HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce, Hive, dan Pig, yang memperluas kemampuannya sehingga menjadi pondasi utama bagi banyak perusahaan teknologi dalam mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar.

Apa Saja Fungsi Hadoop?

Setelah kita membahas mengenai pengertian hadoop, pasti Sobat MinDi bertanya-tanya mengenai apa saja fungsi hadoop dalam proses analisis big data perusahaan?

Yuk langsung saja simak beberapa fungsi hadoop yang perlu Sobat MinDi ketahui berikut ini.

1. Analisis Big Data Perusahaan

Hadoop membantu perusahaan mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. 

Dengan kemampuan pemrosesan paralel dari MapReduce dan penyimpanan terdistribusi oleh HDFS, Hadoop dapat menangani volume, kecepatan, dan variasi data yang sangat besar.

2. Menyimpan dan Mengarsip Data Perusahaan

Hadoop menyediakan solusi penyimpanan yang efisien dan skala besar untuk data yang perlu diarsipkan. 

HDFS membuat penyimpanan data dalam format mentahnya dan mendistribusikan data tersebut ke banyak node, untuk memastikan ketersediaan dan ketahanan data. Hal ini berguna pada data yang harus disimpan dalam jangka panjang, seperti log transaksi atau data pelanggan.

3. Membangun Data Lakes

Hadoop sering digunakan sebagai dasar untuk membangun data lakes, yang merupakan repositori besar untuk menyimpan data dalam berbagai format, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. 

Data lakes membantu perusahaan menyimpan semua data di satu tempat dan mengaksesnya sesuai kebutuhan untuk berbagai analisis, tanpa harus memindahkan data antar sistem.

4. Analisis Marketing

Hadoop membantu perusahaan dalam mengumpulkan dan menganalisis data pemasaran dari berbagai sumber seperti media sosial, kampanye email, dan situs web. 

Dengan analisis ini, perusahaan dapat memahami perilaku konsumen, mengukur efektivitas kampanye pemasaran, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka untuk mencapai target audiens dengan lebih efektif.

5. Manajemen Risiko

Hadoop membantu perusahaan keuangan dan asuransi untuk menganalisis data risiko secara lebih efektif.

Dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menggunakan analisis data besar, perusahaan dapat mengidentifikasi risiko potensial, mendeteksi penipuan, dan membuat keputusan yang lebih baik untuk mengelola risiko operasional dan keuangan.

6. AI and Machine Learning

Hadoop menyediakan platform yang kuat untuk menjalankan algoritma pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan pada skala besar. 

Data yang disimpan di HDFS dapat diakses dan dianalisis menggunakan alat seperti Apache Mahout atau integrasi dengan framework seperti TensorFlow. 

Fungsi ini membantu perusahaan untuk melatih model AI pada dataset besar, meningkatkan akurasi dan kinerja model.

Dengan kemampuan-kemampuan ini, Hadoop menjadi alat yang sangat berguna untuk berbagai aplikasi data-driven, sehingga perusahaan dapat memanfaatkan data secara maksimal dalam berbagai aspek bisnis.

Baca Juga: Apa itu MySQL? Simak Fungsi Hingga Cara Kerjanya

Bagaimana Cara Kerja Hadoop?

Hadoop bekerja dengan cara memproses dan menyimpan data besar secara terdistribusi di kluster komputer yang terdiri dari banyak node. 

Proses dimulai dengan Hadoop Distributed File System (HDFS), yang membagi data menjadi blok-blok kecil dan mendistribusikannya ke berbagai node dalam kluster untuk penyimpanan dan redundansi, memastikan data tetap aman dan dapat diakses meski ada kegagalan node. 

Pemrosesan data dilakukan melalui model pemrograman MapReduce, di mana tugas pemrosesan dibagi menjadi dua tahap utama: 

1. Map: Pada tahap Map, data yang terdistribusi diproses secara paralel untuk menghasilkan pasangan kunci-nilai.
2. Reduce: Hasil ini kemudian diorganisir dan digabungkan pada tahap Reduce untuk menghasilkan output akhir.

Setiap node dalam kluster bekerja secara independen tetapi saling berkoordinasi untuk menyelesaikan tugas, sehingga Hadoop dapat memproses volume data yang sangat besar dengan efisiensi tinggi dan dalam waktu yang relatif singkat. 

Dengan arsitektur yang dapat di-skala, Hadoop dapat menangani peningkatan beban kerja dengan mudah, membuatnya ideal untuk analisis data besar di berbagai industri.

Apa Saja Komponen Hadoop?

Dalam proses kerjanya, hadoop memiliki beberapa ekosistem yang membantu mengelola big data perusahaan. Lantas apa saja ekosistem hadoop tersebut? Yuk simak selengkapnya!

1. HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS adalah sistem penyimpanan terdistribusi yang dirancang untuk menyimpan data besar dengan redundansi dan ketersediaan tinggi. 

Data dipecah menjadi blok-blok besar yang disimpan di berbagai node dalam kluster. Setiap blok disalin ke beberapa node untuk memastikan data tetap dapat diakses meskipun ada kegagalan pada salah satu node.

HDFS menyediakan penyimpanan yang aman dan andal untuk volume data besar, dengan kemampuan untuk menangani kegagalan hardware tanpa kehilangan data.

2. MapReduce

MapReduce adalah model pemrograman yang digunakan untuk memproses data dalam skala besar secara paralel. 

Proses ini terdiri dari dua tahap utama: Map (memecah data menjadi pasangan kunci-nilai) dan Reduce (menggabungkan pasangan kunci-nilai yang dihasilkan untuk menghasilkan output akhir).

Model ini membantu pemrosesan data besar secara efisien dengan membagi tugas ke berbagai node dalam kluster, mempercepat waktu pemrosesan dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator)

YARN adalah sistem manajemen sumber daya dalam Hadoop yang mengatur dan menjadwalkan tugas di kluster. YARN memisahkan fungsi manajemen sumber daya dan pemrosesan data, memungkinkan berbagai aplikasi untuk dijalankan di atas Hadoop.

YARN mengelola sumber daya komputasi dalam kluster, mengalokasikan sumber daya ke berbagai aplikasi, dan memastikan penggunaan sumber daya yang efisien.

4. Hive

Hive adalah alat pengolahan data yang menyediakan antarmuka SQL (HiveQL) untuk query dan analisis data yang tersimpan di HDFS. Hive membantu pengguna yang terbiasa dengan SQL untuk mengquery data besar tanpa harus menulis program MapReduce.

Hive memudahkan analisis data besar dengan menyediakan antarmuka SQL yang familiar, sehingga pengguna dapat menulis query kompleks dengan lebih mudah dan cepat.

5. Pig

Pig adalah platform untuk analisis data besar yang menggunakan bahasa skrip tingkat tinggi yang disebut Pig Latin. Pig Latin dirancang untuk memudahkan pemrosesan data yang kompleks melalui perintah yang lebih sederhana dibandingkan menulis kode MapReduce secara langsung.

Pig membantu mempercepat pengembangan dan eksekusi tugas pemrosesan data besar dengan menyediakan bahasa skrip yang lebih mudah dipahami dan digunakan.

Dengan komponen-komponen ini, ekosistem Hadoop menyediakan infrastruktur yang lengkap untuk penyimpanan, pemrosesan, dan analisis data besar, sehingga perusahaan dapat memanfaatkan data secara efektif dan efisien.

Keuntungan Hadoop

Sobat MinDi tertarik menerapkan hadoop dalam proses big data perusahaan? Yuk simak beberapa keuntungan menggunakan hadoop berikut ini.

1. Penyimpanan Data Terdistribusi (HDFS)

Hadoop Distributed File System (HDFS) membantu perusahaan menyimpan data dalam skala besar secara terdistribusi di beberapa komputer. 

Hal ini membuat data dapat diakses dan dikelola dengan efisien, mengurangi risiko kehilangan data dan mempermudah penanganan volume data yang sangat besar.

2. Pemrosesan Data Secara Paralel (MapReduce)

Hadoop menggunakan model pemrograman MapReduce untuk memproses data secara paralel di berbagai node dalam kluster. 

Hal ini membantu perusahaan menganalisis data besar dengan cepat dan efisien, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memperoleh wawasan dari data tersebut.

3. Skalabilitas

Hadoop dirancang untuk dapat di-skala dari beberapa komputer hingga ribuan komputer dalam kluster. 

Hal ini membantu perusahaan menambah kapasitas penyimpanan dan pemrosesan sesuai kebutuhan tanpa harus mengubah infrastruktur yang ada, menjadikannya solusi yang fleksibel dan hemat biaya.

4. Integrasi dengan Alat Analisis Lain

Hadoop memiliki ekosistem yang luas dengan alat seperti Hive, Pig, HBase, dan lainnya yang dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan analisis data. 

Integrasi ini membuat perusahaan dapat menggunakan berbagai alat dan teknik analisis yang sesuai dengan kebutuhan mereka, sehingga meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses analisis data.

5. Manajemen Data yang Lebih Baik

Dengan kemampuan untuk mengelola dan menyimpan data dalam berbagai format, Hadoop memudahkan perusahaan dalam mengelola data yang beragam dan kompleks. 

Hal ini mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis yang lebih komprehensif dan mendalam terhadap semua jenis data yang mereka miliki.

Dengan keuntungan tersebut, Hadoop membantu perusahaan dalam mengelola, memproses, dan menganalisis data besar secara efisien, memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

Tantangan Menggunakan Hadoop

Sobat MinDi sudah yakin ingin menggunakan hadoop? Tunggu dulu, sebaiknya kamu perhatikan beberapa tantangan menggunakan hadoop berikut ini. Penjelasan ini dapat Sobat MinDi jadikan bahan pertimbangan yang matang!

Yuk langsung saja simak beberapa tantang menggunakan hadoop yang mungkin Sobat MinDi hadapi.

1. Proses yang Sulit

Menjalankan dan mengelola Hadoop bisa menjadi proses yang rumit dan memerlukan keahlian khusus. Penggunaan MapReduce, yang merupakan salah satu komponen inti dari Hadoop, memerlukan pemrograman dalam Java. 

Hal ini bisa menjadi non-intuitif dan memerlukan waktu belajar yang signifikan, terutama bagi mereka yang tidak terbiasa dengan bahasa pemrograman tersebut.

2. Ekosistem yang Kompleks

Hadoop memiliki banyak komponen dalam ekosistemnya, seperti HDFS, YARN, Hive, Pig, HBase, dan lainnya. 

Setiap komponen ini memiliki fungsi dan cara kerja yang berbeda, sehingga pengguna perlu mempelajari cara kerja masing-masing komponen dan bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain untuk memanfaatkan Hadoop secara efektif.

3. Perbedaan Dataset

Tidak ada satu solusi di Hadoop yang dapat mengatasi semua jenis data dan skenario penggunaan. Setiap dataset memiliki karakteristik yang berbeda, dan komponen yang berbeda dalam ekosistem Hadoop dapat bekerja dengan cara yang berbeda pula. 

Hal ini berarti pengguna harus memahami berbagai teknik dan alat dalam Hadoop untuk menangani data mereka dengan cara yang paling efisien.

4. Kemampuan MapReduce yang Terbatas

MapReduce adalah model pemrograman yang hebat untuk pemrosesan data dalam skala besar, tetapi memiliki keterbatasan. MapReduce sangat file-intensive dan tidak ideal untuk tugas-tugas analitik data real-time atau interaktif yang iteratif. 

Untuk beberapa aplikasi analitik data yang memerlukan respon cepat atau interaksi real-time, solusi lain seperti Apache Spark mungkin lebih sesuai.

5. Kekhawatiran Keamanan

Mengelola keamanan dalam Hadoop adalah tantangan besar karena volume data yang besar dan sifat sensitif dari banyak data tersebut. 

Hadoop memerlukan autentikasi yang tepat, enkripsi data, pemberian izin, audit reguler, dan praktik keamanan lainnya untuk melindungi data. Kegagalan dalam menerapkan langkah-langkah keamanan ini dapat menyebabkan pelanggaran data dan risiko keamanan yang serius.

Menghadapi tantangan-tantangan ini memerlukan pemahaman mendalam tentang arsitektur Hadoop, kemampuan teknis yang kuat, serta penerapan praktik-praktik terbaik dalam pengelolaan dan keamanan data.

Baca Juga: Perbedaan AI dan Machine Learning yang Wajib kamu Ketahui!

Ingin Belajar Hadoop Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi itulah beberapa pembahasan mengenai hadoop mulai dari pengertian, cara kerja, arsitektur hingga kekurangan dan kelebihannya. Artikel ini dapat Sobat MinDi jadikan sumber informasi saat hendak menggunakan hadoop.

Kesimpulannya, Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang kuat untuk penyimpanan dan pemrosesan data besar secara terdistribusi, meskipun kompleksitas dan tantangan keamanan tetap perlu diatasi.

Ingin belajar hadoop lebih lanjut? Atau tertarik switch career sebagai data engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti bootcamp data engineering dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi web developer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang data engineering sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is Apache Hadoop? - Buka
2. What Is Hadoop: Use Cases, Challenges, and Benefits Explained - Buka