Apa itu Hadoop? Perkenalan Singkat

Apache Hadoop adalah alat perangkat lunak sumber terbuka yang memfasilitasi penggunaan jaringan berkelompok dari beberapa server untuk memecahkan masalah yang melibatkan komputasi dan data dalam jumlah besar. Ini menawarkan kerangka kerja perangkat lunak yang digabungkan secara longgar untuk berbagi data dalam jumlah besar dengan cepat di beberapa node dengan paradigma pemrograman Map Reduce.

Map Reduce dirancang untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengelola database dalam jumlah besar melalui sekelompok server. Ini juga meningkatkan kinerja cluster secara keseluruhan dengan meminimalkan beban server. Dengan menerapkan konsep horizontal scalping, memungkinkan agen untuk secara efisien menggunakan sumber daya CPU pada setiap node.

Apache Hadoop

Apache Hadoop terdiri dari beberapa komponen yaitu Hadoop Distributed Operating System, Hadoop Map Reduce Engine, dan Apache Hadoop Community. Ketiga komponen ini bekerja sama untuk menyediakan kerangka kerja yang mudah digunakan untuk pemrosesan data skala besar dan aplikasi analitik.

Ini juga memungkinkan pengembang aplikasi untuk menulis program untuk mengelola kumpulan data besar mereka sendiri tanpa perlu mengetahui kode Java apa pun. Ini mengurangi biaya pemrograman dan membuat hidup lebih mudah bagi programmer berpengalaman dan tidak berpengalaman.

Map Reduce

Map Reduce adalah komponen kunci Hadoop yang membantu dalam mengelola kumpulan data besar. Komponen ini ditulis dalam Java dan dapat digunakan sebagai server yang berdiri sendiri atau dapat disematkan ke Hadoop Map Reduce Engine. Pengurangan map memungkinkan Anda memaksimalkan penyimpanan terabyte melalui sistem file yang efisien. Melalui ini, Anda dapat dengan mudah menyimpan berbagai jenis data ke dalam direktori umum yang membuat Map Reduce dan Hadoop berjalan dengan lancar.

Hadoop Distributed Computing mengacu pada teknologi yang menggunakan kumpulan data besar sebagai input utama dan memungkinkan sistem untuk mendistribusikan pekerjaan secara efisien ke beberapa mesin.

Metode komputasi terdistribusi ini memiliki beberapa keunggulan seperti mengelola cluster tanpa mempengaruhi kecepatan mesin karena pekerjaan dilakukan pada level terdistribusi. Node dapat ditemukan di mana saja di dunia dan pekerjaan diselesaikan pada mesin yang paling dekat dengannya.

Selain itu, Andajuga dapat memanfaatkan kekuatan cloud karena Anda tidak perlu membeli server atau perangkat lunak yang mahal untuk komputasi Hadoop.

Mesos

Mesos adalah platform open source yang bisa Anda gunakan untuk menjalankan Hadoop distribution. Mesos didukung oleh Distributed Management Task Force (DMTF), yang bertujuan untuk menyediakan infrastruktur yang seragam untuk semua perusahaan besar. Mesos memungkinkan Anda mengelola penyimpanan data secara efisien di beberapa node.

Dengan Mesos, Anda dapat secara efektif menghilangkan kebutuhan untuk menyimpan file besar di beberapa node. Mesos memungkinkan Anda untuk menyimpan apa pun yang Anda inginkan di node-nya tanpa harus khawatir tentang data yang hilang.

Zookeeper

Zookeeper adalah alat lain yang Anda gunakan untuk aplikasi Hadoop. Alat ini juga bertujuan untuk memberikan pengalaman pengguna yang baik kepada pengguna.

Namun, satu fitur penting yang tidak dapat kita lupakan tentang Zookeeper adalah fakta bahwa ia tidak ideal untuk mengelola Hadoop collections yang besar. Misalnya, mengelola data 100 GB membutuhkan banyak usaha. Untungnya, Zookeeper masih berhasil memenuhi persyaratan dengan menyediakan antarmuka manajemen yang bagus untuk aplikasi Hadoop Anda.

Apache Spark

Anda juga dapat beralih ke Apache Spark untuk kerangka kerja pihak ketiga yang akan membantu Anda mengatasi masalah dalam mengelola Hadoop collections yang besar. Meskipun Spark sebenarnya tidak dibuat oleh pengembang Apache yang terkenal, namun tetap merupakan pilihan yang efisien untuk kebutuhan gudang data Anda. Ini menggunakan paradigma map/reduce framework untuk akses data yang cepat.

Selain itu, ini menjamin model yang fleksibel untuk akses data Anda; salah satu yang dapat Anda atur menggunakan kerangka map/reduce framework. Selain itu, ini juga menyediakan dukungan untuk fungsi akses data kustom Anda dan bahkan memungkinkan Anda memindahkan beban kerja Anda ke server baru jika Anda merasa perlu.

Apa yang hebat tentang Spark adalah kenyataan bahwa ia mendukung kerangka kerja Java dan Python, jadi meskipun Anda menggunakan program berbasis Java untuk proyek gudang data Anda, Anda masih dapat menggunakan Spark untuk mengelola data.

Last but not least, mari kita lihat solusi open source populer lainnya yang menurut banyak perusahaan menarik dalam mengelola Hadoop collections mereka yang besar. Itu tidak lain adalah bernama node.

Nama node didasarkan pada fakta bahwa node dalam cluster berfungsi sebagai nama untuk tugas-tugas yang harus dilakukan. Anda dapat menganggapnya sebagai pengelola data pusat untuk cluster Hadoop Anda. Dengan bantuannya, Anda dapat dengan mudah mengelola operasi dan aliran cluster Hadoop Anda.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*

code