Hadoop Big Data adalah kerangka kerja open-source yang digunakan untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data yang dikenal sebagai Big Data secara efisien. Hadoop Big Data dirancang untuk mengatasi tiga masalah utama yang sering terjadi dengan big data: volume (jumlah data besar), kecepatan (tingkat pertumbuhan data yang cepat), dan variasi (beragam jenis data yang dihasilkan).
Salah satu fitur utama Hadoop Big Data adalah kemampuannya dalam mendistribusikan pemrosesan data di beberapa server dalam klaster yang besar. Pendekatan ini memungkinkan data yang luas dan kompleks diproses dengan cepat melalui pemakaian sistem komputer paralel.
Hadoop Big Data terdiri dari dua komponen utama: Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Hadoop MapReduce. HDFS adalah sistem file terdistribusi yang dirancang khusus untuk penyimpanan Big Data di berbagai server, sementara Hadoop MapReduce adalah model pemrograman yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data secara paralel di klaster.
Kelebihan lain Hadoop Big Data adalah kemampuannya untuk mengatasi kegagalan server. Dalam sistem penyimpanan terdistribusi, gagalnya salah satu server tidak akan menyebabkan kehilangan data, karena data disalin atau didistribusikan di beberapa node server lainnya. Ini menjadikan Hadoop Big Data sebagai platform yang aman dan dapat diandalkan untuk mengelola Big Data.
Dengan kemampuannya dalam memproses dan menganalisis data secara efisien, Hadoop Big Data telah menjadi kekuatan penting dalam dunia teknologi informasi modern. Dalam berbagai industri seperti perbankan, telekomunikasi, e-commerce, dan sektor kesehatan, Hadoop Big Data telah membantu organisasi untuk mengatasi tantangan yang timbul akibat keterbatasan pemrosesan data tradisional.