Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang dikembangkan oleh Google dan Apache Software Foundation untuk menyederhanakan analisis big data. Sebelum kehadiran Hadoop, pengolahan big data secara konvensional sering menghadapi berbagai kendala, terutama dalam menangani data heterogen, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Dengan Hadoop, pengolahan data dalam jumlah besar menjadi lebih mudah, penyimpanan data lebih fleksibel, dan proses analisis dapat dilakukan dengan lebih cepat, efektif, serta efisien. (Sumber: Digital Skola)
Komponen Utama Hadoop
- Hadoop Distributed File System (HDFS): Sistem file terdistribusi yang memungkinkan penyimpanan data pada perangkat keras standar dan low-end.
- Yet Another Resource Negotiator (YARN): Sistem yang memonitor, mengatur node cluster, dan mengelola sumber daya.
- MapReduce: Model pemrograman yang memfasilitasi pemrosesan data secara paralel.
- Hadoop Common: Library Java yang digunakan oleh semua modul Hadoop untuk memastikan kompatibilitas antar-komponen.
Ekosistem Hadoop
Ekosistem Hadoop terdiri dari berbagai tools dan aplikasi yang dirancang untuk menyimpan, menganalisis, dan mengolah big data. Beberapa komponen penting dalam ekosistem Hadoop meliputi:
- Apache Hive: Alat analisis data besar dengan antarmuka SQL.
- Apache HBase: Database NoSQL open-source untuk menyimpan dan memproses data skala besar secara interaktif.
- Hadoop Streaming: Framework untuk memproses dan menganalisis kumpulan data besar.
- Apache Pig: Platform pemrograman untuk analisis data kompleks.
- Apache Spark: Sistem pemrosesan terdistribusi yang mendukung streaming analytics, machine learning, dan batch processing.
- Presto: Mesin query SQL terdistribusi untuk analisis data ad hoc dengan latensi rendah.
Jenis Instalasi Hadoop
- Standalone Mode: Mode instalasi paling sederhana, digunakan pada satu node atau sistem tunggal.
- Fully-Distributed Mode: Mode yang digunakan dalam lingkungan produksi untuk menangani trafik tinggi di kelompok mesin terdistribusi.
Kelebihan Hadoop
- Fleksibilitas: Dapat menyimpan berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.
- Skalabilitas: Memungkinkan penambahan kapasitas penyimpanan sesuai kebutuhan.
- Ketahanan Tinggi: HDFS memiliki mekanisme replikasi data yang memastikan keandalan meskipun terjadi kegagalan perangkat keras atau lunak.
Kekurangan Hadoop
- Dukungan SQL Terbatas: Tidak memiliki banyak fungsi query seperti pada database SQL tradisional.
- Persyaratan Penyimpanan Tinggi: Sistem penggandaan data membutuhkan lebih banyak kapasitas penyimpanan.
- Keamanan Data: Hadoop tidak mengenkripsi data saat disimpan atau saat berada di jaringan.
Implementasi Hadoop
Berikut adalah implementasi Hadoop dalam skenario nyata:
- Analisis Log Web: Perusahaan menggunakan Hadoop untuk memproses dan menganalisis data log web besar guna memahami perilaku pengguna dan mengoptimalkan pengalaman pengguna di situs web mereka.
- Manajemen Data di Industri Keuangan: Bank dan lembaga keuangan memanfaatkan Hadoop untuk mendeteksi penipuan, menganalisis data transaksi, dan mengelola risiko.
- Pemrosesan Data Genomik: Peneliti biologi menggunakan Hadoop untuk menganalisis data genom yang besar, memungkinkan identifikasi pola genetika dengan lebih cepat.
- Pemrosesan Video dan Streaming: Layanan streaming seperti Netflix menggunakan Hadoop untuk menganalisis data pengguna dan memberikan rekomendasi konten yang relevan.
- Pengelolaan Data IoT: Hadoop membantu mengolah data besar yang dihasilkan oleh perangkat IoT untuk aplikasi seperti pemantauan kondisi mesin di industri manufaktur.