Saat ini, dunia digital bergerak dengan kecepatan yang luar biasa, dimana data dibuat, disimpan, dan diproses dalam jumlah yang mengesankan. Salah satu teknologi yang berperan penting dalam pengolahan data skala besar atau dikenal dengan Big Data adalah Hadoop.
Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang pengertian, sejarah, dan kelebihan dari Big Data Hadoop.
Pengertian Big Data dan Hadoop
Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume data yang sangat besar dan kompleks sehingga sulit untuk diproses menggunakan metode pengolahan data tradisional. Big Data mencakup data yang dihasilkan melalui berbagai sumber yang berbeda dalam volume, variasi, dan kecepatan yang tinggi.
Sementara itu, Hadoop adalah salah satu teknologi open-source yang dirancang khusus untuk mengolah dan menyimpan Big Data. Hadoop dirancang oleh Doug Cutting dan Mike Cafarella pada tahun 2006 sebagai bagian dari proyek Apache. Nama “Hadoop” sendiri diambil dari nama mainan gajah milik putra Doug Cutting.
Hadoop memungkinkan pengolahan data dalam lingkungan terdistribusi dengan menggunakan model pemrograman sederhana. Ini dirancang untuk mendukung dari satu server hingga ribuan mesin, masing-masing menyediakan penyimpanan dan komputasi lokal.
Sejarah Big Data Hadoop
Hadoop awalnya dikembangkan untuk mendukung mesin pencari Nutch, sebuah proyek open-source yang juga dikembangkan oleh Doug Cutting dan Mike Cafarella. Di awal pengembangannya, Hadoop hanya terdiri dari satu modul, yaitu Hadoop Distributed File System (HDFS). HDFS adalah sistem file yang dirancang untuk menyimpan data secara terdistribusi di berbagai mesin.
Namun, seiring berjalannya waktu, Hadoop berkembang menjadi sebuah ekosistem yang terdiri dari berbagai modul dengan fungsi yang berbeda-beda. Modul-modul ini antara lain adalah MapReduce untuk pemrosesan data, YARN untuk manajemen sumber daya, dan HBase untuk database non-relational.
Kelebihan Big Data Hadoop
Ada beberapa kelebihan dari Big Data Hadoop yang membuatnya menjadi pilihan utama dalam pengolahan Big Data, antara lain:
Scalability: Hadoop adalah sistem terdistribusi yang dirancang untuk bisa bekerja di ribuan mesin sekaligus. Ini berarti, Hadoop bisa menangani peningkatan volume data dengan mudah hanya dengan menambahkan lebih banyak mesin ke dalam cluster.
Cost-effective: Hadoop dirancang untuk bekerja dengan hardware komoditi, yang berarti biaya infrastruktur bisa ditekan. Selain itu, Hadoop juga menggunakan pendekatan MapReduce yang memungkinkan pengolahan data secara paralel, sehingga mempercepat proses dan menghemat waktu.
Flexibility: Hadoop mampu mengolah berbagai jenis data, baik itu data terstruktur, semi terstruktur, maupun data tidak terstruktur. Ini membuat Hadoop menjadi solusi yang fleksibel bagi berbagai kebutuhan pengolahan data.
Fault Tolerance: Hadoop memiliki mekanisme untuk melindungi data dan aplikasi dari kegagalan hardware. Data secara otomatis diduplikasi di beberapa node dalam cluster untuk mencegah kehilangan data.
High Processing Speed: Dengan kemampuan untuk memproses data secara paralel di banyak mesin, Hadoop bisa memproses terabyte bahkan petabyte data dalam waktu yang singkat.
Secara keseluruhan, Big Data Hadoop adalah solusi yang ampuh dan efisien untuk mengelola dan memproses data skala besar. Dengan kelebihannya, Hadoop telah menjadi pilihan utama bagi banyak organisasi yang berurusan dengan Big Data.