Hadoop adalah framework pemrosesan terdistribusi open source yang dirancang untuk mengelola penyimpanan dan pengolahan data dalam skala besar (big data) pada cluster server yang dapat diskalakan. Hadoop menjadi pusat dari ekosistem teknologi big data<\/a> yang banyak digunakan dalam data science<\/a> dan analitik lanjutan seperti predictive analytics<\/a>, data mining, machine learning<\/a>, dan deep learning. Hadoop secara resmi dikenal sebagai Apache Hadoop, dan dikembangkan sebagai proyek open source di bawah Apache Software Foundation. Meskipun dulu banyak vendor menyediakan distribusi komersial Hadoop, kini jumlahnya berkurang karena persaingan ketat dan meningkatnya adopsi cloud untuk sistem big data.<\/p>\n Perpindahan ke cloud juga memungkinkan penyimpanan data di layanan object storage yang lebih murah dibandingkan file system bawaan Hadoop. Akibatnya, peran Hadoop dalam arsitektur big data mulai tergeser oleh teknologi lain seperti Apache Spark dan Apache Kafka.<\/p>\n Hadoop dijalankan pada server komoditas dan dapat diskalakan hingga ribuan node. File system-nya dirancang agar akses data antar node tetap cepat dan toleran terhadap kegagalan (fault-tolerant), sehingga aplikasi tetap bisa berjalan meskipun ada node yang error. Karena fitur inilah Hadoop sempat jadi fondasi data management<\/a> untuk big data analytics<\/a> sejak pertengahan 2000-an. Walaupun data lake berbeda fungsi dari data warehouse, keduanya kini bisa digabungkan menjadi data lakehouse<\/a>, platform hibrida yang memanfaatkan fitur dari keduanya\u2014dan ini seringkali diimplementasikan di atas object storage cloud.<\/p>\n Berikut adalah empat modul utama dalam Hadoop:<\/p>\n HDFS<\/a> merupakan sistem penyimpanan utama Hadoop dan mengatur akses data dalam cluster. Arsitekturnya terdiri dari NameNode (sebagai master) dan DataNode (penyimpan data di server). NameNode bertanggung jawab atas namespace dan kontrol akses file, sementara DataNode menangani penyimpanan aktual.<\/p>\n YARN<\/a> adalah sistem manajemen resource dan penjadwalan pekerjaan di Hadoop. YARN mengatur alokasi resource secara dinamis melalui container dan agen pemantau node, serta mendukung berbagai metode penjadwalan pekerjaan.<\/p>\n Framework pemrograman bawaan Hadoop yang menjalankan pemrosesan batch menggunakan fungsi *map* dan *reduce*. MapReduce membagi pekerjaan ke task kecil yang dijalankan paralel di node cluster, lalu menggabungkan hasilnya. Pendekatan ini memungkinkan pengolahan skala besar secara efisien dan toleran terhadap kegagalan.<\/p>\n Modul ini menyediakan utilitas dan library umum yang mendukung modul lainnya, seperti fitur autentikasi, otorisasi, dan manajemen konfigurasi cluster.<\/p>\n Meskipun banyak alternatif baru bermunculan, Hadoop tetap relevan untuk pengguna big data karena beberapa alasan berikut:<\/p>\n Dengan dukungan YARN, Hadoop bisa menjalankan aplikasi di luar MapReduce seperti Spark, Flink, Kafka, dan Storm. Beberapa use case umum:<\/p>\n Ekosistem Hadoop mencakup banyak tool open source tambahan, seperti:<\/p>\n Meskipun revolusioner, Hadoop memiliki beberapa kekurangan, antara lain:<\/p>\n Hadoop dikembangkan oleh Doug Cutting dan Mike Cafarella, awalnya untuk mendukung proyek pencarian Nutch. Setelah Google merilis paper tentang GFS dan MapReduce (2003\u20132004), mereka mengadaptasi konsep tersebut dan membuat versi Java-nya. Selain Cloudera, Hortonworks, dan MapR, beberapa vendor besar seperti IBM, Intel, dan Pivotal sempat masuk pasar distribusi Hadoop namun akhirnya keluar. Intel berinvestasi di Cloudera, sementara IBM dan Pivotal memilih menjual produk Hortonworks. Selain AWS, Cloudera, Hortonworks, dan MapR, beberapa vendor IT besar lainnya \u2014 seperti IBM, Intel, dan Pivotal Software (yang sekarang sudah tidak beroperasi) \u2014 juga sempat ikut meramaikan pasar distribusi Hadoop. Namun, ketiganya akhirnya memutuskan untuk mundur karena kurang mendapatkan pangsa pasar. Intel menghentikan distribusinya dan memilih untuk berinvestasi di Cloudera pada tahun 2014, sedangkan Pivotal dan IBM keluar dari pasar Hadoop dan kemudian menjual ulang versi distribusi dari Hortonworks masing-masing pada tahun 2016 dan 2017.<\/p>\n Bahkan, vendor-vendor yang masih bertahan pun mulai mengalihkan fokus dari Hadoop dengan memperluas platform big data mereka agar mencakup teknologi lain seperti Spark dan tool open source lainnya. Pada tahun 2017, baik Cloudera maupun Hortonworks secara resmi menghapus kata Hadoop<\/i> dari nama konferensi tahunan mereka untuk komunitas pengguna big data \u2014 ini menandai perubahan fokus yang cukup signifikan di industri.<\/p>\n Konsolidasi pasar berlanjut pada 2019, ketika Cloudera mengakuisisi Hortonworks dalam sebuah merger antara dua kompetitor besar tersebut. Di tahun yang sama, Hewlett Packard Enterprise (HPE) membeli aset-aset milik MapR setelah perusahaan tersebut memperingatkan bahwa mereka mungkin akan tutup jika tidak menemukan pembeli atau pendanaan baru.<\/p>\n Jadi, meskipun Hadoop sempat menjadi tulang punggung dalam era awal big data<\/a>, saat ini perannya mulai tergeser oleh teknologi yang lebih fleksibel dan lebih cocok untuk cloud-native<\/i> environment. Tapi, pemahaman terhadap Hadoop tetap penting karena fondasi konsepnya masih digunakan di banyak sistem data besar saat ini \u2014 baik dalam bentuk data lakehouse<\/a>, sistem streaming<\/a>, maupun berbagai kombinasi platform lainnya.<\/p>\n Kalau kamu lagi ngulik tentang data engineering, sistem terdistribusi, atau pengelolaan data skala besar, Hadoop tetap layak dipelajari \u2014 apalagi jika kamu penasaran dengan evolusi teknologi di balik sistem big data modern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Apa itu Hadoop? Hadoop adalah framework pemrosesan terdistribusi open source yang dirancang untuk mengelola penyimpanan dan pengolahan data dalam skala besar (big data) pada cluster server yang dapat diskalakan. Hadoop menjadi pusat dari ekosistem teknologi big data yang banyak digunakan dalam data science dan analitik lanjutan seperti predictive analytics, data mining, machine learning, dan deep […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[30],"tags":[46],"class_list":["post-79","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-cloud-computing","tag-data-management-strategies"],"yoast_head":"\n
\nSistem Hadoop mampu menangani berbagai jenis data\u2014baik yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Kemampuan ini membuat Hadoop lebih fleksibel dibandingkan basis data relasional atau data warehouse<\/a>. Hadoop cocok digunakan dalam lingkungan big data, yang biasanya mencakup volume data besar dan beragam, mulai dari data transaksi, jejak klik di web, log aplikasi, postingan media sosial, email pelanggan, hingga data sensor dari perangkat IoT<\/a>.<\/p>\nBagaimana Hadoop bekerja untuk manajemen dan analitik big data?<\/h2>\n
\nDengan kemampuannya mengolah data dalam berbagai format, Hadoop mendukung pembentukan data lake<\/a>, tempat penyimpanan data mentah yang dapat diakses langsung oleh tim data science untuk keperluan analisis. Data kemudian disaring atau diproses oleh tim manajemen data sesuai kebutuhan aplikasi.<\/p>\nEmpat Komponen Utama Hadoop<\/h2>\n
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)<\/h3>\n
2. Hadoop YARN<\/h3>\n
3. Hadoop MapReduce<\/h3>\n
4. Hadoop Common<\/h3>\n
Keunggulan Hadoop bagi Pengguna<\/h2>\n
\n
Aplikasi dan Use Case Hadoop<\/h2>\n
\n
Tool Big Data yang Terkait dengan Hadoop<\/h2>\n
\n
Tantangan dalam Penggunaan Hadoop<\/h2>\n
\n
Sejarah Hadoop<\/h2>\n
\nPada 2006, Hadoop dipisahkan dari Nutch dan jadi proyek Apache tersendiri. Yahoo menjadi pengguna produksi pertama. Beberapa milestone penting:<\/p>\n\n
Perkembangan Pasar Hadoop<\/h2>\n
\nPada akhirnya, banyak vendor mengalihkan fokus dari Hadoop ke Spark dan teknologi lain. Tahun 2019, Cloudera dan Hortonworks resmi bergabung, sementara MapR diakuisisi oleh HPE.<\/p>\nPerkembangan Pasar Hadoop<\/h2>\n