Hadoop adalah salah satu teknologi kunci yang memungkinkan pengelolaan data dalam jumlah besar atau big data. Pasalnya, sekarang ini big data telah menjadi fenomena yang semakin berkembang dalam dunia teknologi dan bisnis.

Seiring dengan banyaknya perusahaan yang menyadari pentingnya memanfaatkan data dalam jumlah besar, maka inovasi pengelolaan big data yang efisien pun menjadi semakin krusial. Agar memudahkan Anda memahaminya, mari simak ulasan lengkapnya di sini!

Apa Itu Hadoop?

Hadoop adalah kerangka kerja open-source yang dirancang untuk menyimpan dan memproses data besar secara terdistribusi. Inovasi ini pertama kali dikembangkan oleh Doug Cutting dan Mike Cafarella pada tahun 2005.

Kerangka kerja tersebut memungkinkan big data untuk terbagi ke dalam beberapa bagian yang lebih kecil, yang kemudian tersebar di beberapa komputer untuk diproses secara paralel.

Maka dari itu, pendekatan ini memungkinkan untuk menangani volume data yang sangat besar, yang tidak dapat Anda kelola dengan sistem tradisional. Penerapan hadoop pun memberikan banyak keuntungan, mulai dari mendorong inovasi, mengoptimalkan operasional, hingga meningkatkan pengalaman pelanggan.

Baca Juga: Big Data Adalah: Pengertian, Konsep, Manfaat dan Contohnya

Komponen Utama Hadoop

Hadoop adalah kerangka yang terdiri dari empat modul utama, yakni HDFS, YARN, MapReduce, dan Common. Setiap modul memiliki fungsi spesifik yang bekerja sama untuk memastikan pengelolaan dan pemrosesan data yang efisien. Berikut pemaparannya!

1. HDFS: Sistem penyimpanan terdistribusi yang bertugas menyimpan data dalam ukuran besar, dengan menyediakan redundansi dan toleransi kesalahan.
2. YARN: Kerangka kerja manajemen sumber daya yang bertugas mengatur, mendistribusikan, dan menjadwalkan tugas pemrosesan data.
3. MapReduce: Model pemrograman dan pemrosesan data yang memungkinkan pemrosesan paralel data besar. MapReduce membagi tugas pemrosesan menjadi dua fase, yaitu Map untuk memecah data serta Reduce untuk menggabungkan data sebagai output.
4. Common: Kumpulan utilitas dan pustaka yang mendukung modul-modul lainnya. Komponen ini menyediakan dasar yang penting untuk pemrosesan data.

Bagaimana Cara Kerja Hadoop?

Agar dapat memproses data dalam jumlah besar secara cepat dan efisien, simak cara kerjanya berikut ini!

1. Pemecahan Data

Pertama, tugas hadoop adalah memecah data dalam blok-blok kecil, dengan HDFS yang bertugas untuk menyimpannya. Setiap blok akan direplikasi ke beberapa node, untuk memastikan keandalan dan toleransi kesalahan.

2.  Distribusi Tugas

Setelah itu, YARN akan mengatur sumber daya dan mendistribusikan tugas pemrosesan ke berbagai node dalam kluster. Fungsinya adalah memastikan pemanfaatan sumber daya yang optimal dan pemrosesan data yang efisien.

3. Pemrosesan Data dan Pengumpulan Hasil

Selanjutnya, tugas hadoop adalah memproses data melalui MapReduce, yang membaginya ke dalam dua fase utama. Pertama adalah fase Map, yang memecah data menjadi pasangan kunci-nilai di berbagai node. 

Hasil dari fase Map tersebut kemudian akan berlanjut ke fase Reduce, yang bertugas menggabungkan data untuk mendapatkan hasil akhir. Setelah itu, HDFS akan menyimpan hasil akhir dari fase Reduce, atau mengirimkannya ke aplikasi lain untuk analisis lebih lanjut.

Baca Juga: Pentingnya Data Center bagi perusahaan

Sudah Tahu Apa Itu Hadoop dan Cara Kerjanya?

Hadoop adalah komponen yang penting dalam ekosistem big data, yang terdiri atas 4 komponen utama dalam proses operasinya. Dari HDFS, YARN, MapReduce, dan Common, masing-masing komponen memiliki tugas yang berbeda untuk mendukung kelancaran pemrosesan data.

Di sisi lain, bagi Anda yang ingin mengelola data dalam jumlah besar, kini RackH menawarkan solusi Colocation Server yang andal dan efisien. Dengan layanan Colocation Server, Anda bisa menikmati kinerja yang tinggi, skalabilitas yang mudah, dan manajemen yang sederhana untuk kebutuhan big data.

Colocation Server menjamin keamanan data center, yang dapat Anda akses dengan cepat dari seluruh dunia. Selain itu, dengan dukungan teknis yang profesional dan berpengalaman selama 24 jam penuh, Anda dapat fokus pada analisis data dan inovasi bisnis, tanpa perlu mengkhawatirkan masalah pengelolaan server.