Telah dipakai dalam banyak bisnis, big data adalah istilah untuk menggambarkan volume data yang besar. Data tersebut bisa terstruktur maupun tidak terstruktur. Kumpulan informasi dari berbagai sumber pada big data perlu diolah oleh organisasi di hampir semua industri untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Nah, mengolah big data secara tradisional bisa diatasi dengan menggunakan Hadoop. Apa itu Hadoop, serta kekurangan dan kelebihannya? Mari simak informasi lengkapnya berikut!

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah solusi pengolahan big data secara tradisional yang meminimalkan pengadaan infrastruktur. Teknologi yang dimanfaatkan Hadoop memungkinkan data disebar ke sejumlah cluster (pengelompokan data). Teknik penyimpanan dan pengelolaan data ini mampu mengefisiensi biaya karena Anda tidak perlu berinvestasi besar untuk membangun data warehouse.

Sementara data warehouse digunakan untuk menyimpan data-data yang sebelumnya telah diketahui manfaatnya, Hadoop memungkinkan penyimpanan data dalam jumlah besar yang manfaatnya belum dapat dipastikan. Hadoop bersifat scalable dan fleksibel, ia mampu menyimpan dan mengolah data menggunakan sebuah server kecil yang bisa berkembang ke dalam sejumlah cluster apabila diperlukan.

Sebagai solusi untuk masalah big data, Hadoop juga bersifat open source sehingga bisa dimodifikasi untuk memenuhi kebutuhan big data bisnis Anda. Frameworks dengan beberapa bagian tugas yang berbeda-beda ini paling sering digunakan oleh analis data untuk menangani big data.

Analogi Hadoop

Untuk lebih memahami apa itu Hadoop, anggaplah Anda adalah seorang petani anggur. Setiap memanen anggur, Anda menyimpannya di ruang penyimpanan sebelum menjualnya. Anda terus melakukan cara ini selama bertahun-tahun hingga permintaan terhadap buah-buahan lainnya meningkat.

Kenaikan permintaan ini membuat Anda mulai menanam buah selain anggur, sebut saja apel dan jeruk. Meningkatnya jumlah buah-buahan yang harus dipanen, disimpan, dan kemudian dijual membuat seluruh proses memakan waktu panjang dan sulit bagi Anda untuk melakukannya seorang diri.

Jadi, Anda mempekerjakan dua orang untuk meringankan pekerjaan. Sementara keputusan ini mempercepat proses pemanenan, hal ini berdampak buruk pada ruang penyimpanan. Ketiga buah di area penyimpanan menumpuk sehingga mempersulit akses. Anda memikirkan masalah ini dan menemukan solusi, yakni menyediakan ruang penyimpanan terpisah bagi masing-masing buah.

Oleh karenanya, setiap kali Anda menerima pesanan buah, Anda dapat menyelesaikan pesanan tepat waktu mengingat Anda dan kedua pekerja lainnya bisa bekerja dengan area penyimpanan masing-masing. Berkat solusi ini, semua orang dapat menyelesaikan pesanan tepat waktu dan tanpa kesulitan. Nah, Hadoop ibarat ruang penyimpanan terpisah bagi masing-masing buah dalam analogi ini. Kesimpulannya, Hadoop membantu pengelolaan big data secara efektif.

Kelebihan dan Kekurangan Hadoop

Hadoop dibuat sebagai solusi terhadap pengolahan data secara tradisional, sehingga tidak mengherankan jika Hadoop menawarkan begitu banyak manfaat.

Kelebihan Hadoop

Berikut empat manfaat utama bisa dilihat dari kelebihan Hadoop:

1. Kecepatan

Hadoop memakai MapReduce untuk menjalankan pemrosesan paralel yang menyimpan dan mengambil data lebih cepat daripada informasi yang berada di database tradisional. Pemrosesan paralel Hadoop, model MapReduce, dan HDFS (Hadoop Distributed File System) memungkinkan pengguna sistem menjalankan query kompleks hanya dalam beberapa detik.

2. Keragaman

Hadoop menggunakan HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk membagi jumlah data yang sangat besar menjadi bagian-bagian kecil yang dapat dikelola, kemudian disimpan di cluster server komunitas. Hal ini menawarkan skalabilitas dan ekonomi. HDFS Hadoop dapat menyimpan berbagai format data, seperti terstruktur, semi terstruktur, hingga tidak terstruktur.

3. Hemat biaya

Hadoop adalah platform yang efisien dan hemat biaya untuk big data karena berjalan pada server komoditas dengan penyimpanan terpasang. Jenis server ini merupakan arsitektur yang lebih murah daripada jaringan area penyimpanan khusus.

4. Skalabilitas

Skalabilitas adalah kemampuan sistem Hadoop dalam beradaptasi dengan mudah terhadap peningkatan beban kerja atau permintaan pasar. Skalabilitas Hadoop berasal dari fakta bahwa operasi peta dan pengurangan dapat dijalankan secara paralel di beberapa mesin, caramya dengan memecah input menjadi potongan-potongan yang lebih kecil.

Kekurangan Hadoop

Walaupun menawarkan banyak kelebihan, Hadoop juga punya sejumlah kekurangan, yaitu:

1. Persyaratan penyimpanan

Redundansi bawaan Hadoop menggandakan data, sehingga membutuhkan lebih banyak sumber daya penyimpanan.

2. Dukungan SQL terbatas

Hadoop tidak memiliki beberapa fungsi kueri yang biasa digunakan oleh pengguna database SQL.

3. Keamanan asli terbatas

Hadoop tidak mengenkripsi data saat disimpan atau saat berada di jaringan. Hadoop juga didasarkan pada Java yang sering menjadi target malware dan peretasan lainnya.

4. Keterbatasan komponen

Ada beberapa kritik khusus mengenai keterbatasan empat komponen inti Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce dan Common). Beberapa keterbatasan ini diatasi oleh solusi pihak ketiga, namun fungsionalitasnya kurang pada Hadoop itu sendiri.

Kesimpulan

Hadoop adalah teknologi yang banyak digunakan untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis kumpulan big data. Platform yang efisien dan hemat biaya ini berjalan pada server komoditas dengan penyimpanan terpasang yang lebih murah daripada jaringan area penyimpanan khusus. Menawarkan kelebihan dan kekurangan, Anda bisa mempertimbangkan kegunaannya untuk bisnis Anda.

Berminat mempelajari data science, Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Ada beragam kelas tentang data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise.