Hadoop merupakan perangkat lunak open-source yang digunakan untuk memproses dan menyimpan data dalam lingkungan big data. Hadoop dirancang untuk mengatasi permasalahan skala besar yang berkaitan dengan volume, kecepatan, dan keragaman data yang dihasilkan dalam ekosistem big data.
Apa yang membedakan Hadoop dari sistem tradisional adalah kemampuannya untuk memproses data secara terdistribusi di dalam sebuah cluster komputer. Hadoop menggunakan model pemrosesan berbasis “shared-nothing”, di mana setiap node dalam cluster memiliki prosesor dan memori sendiri. Setiap node dalam cluster Hadoop juga memiliki kapasitas penyimpanan lokal.
Hadoop memanfaatkan teknik pemrosesan paralel untuk memecah tugas pemrosesan data menjadi beberapa bagian yang lebih kecil. Kompresi data dan replikasi data juga digunakan untuk mengoptimalkan kecepatan dan ketahanan dalam pemrosesan.
Komponen utama dalam ekosistem Hadoop adalah Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Hadoop MapReduce. HDFS adalah sistem penyimpanan terdistribusi yang dirancang khusus untuk menangani data besar. Data-dalam-file yang besar dibagi menjadi potongan-potongan yang lebih kecil, yang didistribusikan di seluruh node dalam cluster.
MapReduce, di sisi lain, merupakan kerangka kerja pemrosesan yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data dalam Hadoop. Pada tahap pertama, tugas pemetaan (mapping) dibagi ke berbagai node dalam cluster untuk memproses potongan data secara independen. Tahap ini menghasilkan keluaran berupa pasangan kunci dan nilai. Selanjutnya, tahap reduksi (reducing) menggabungkan keluaran tugas pemetaan yang sama untuk menghasilkan hasil akhir.
Dalam rangka menjaga ketersediaan data, Hadoop menerapkan mekanisme replikasi. Mekanisme ini membagi data menjadi beberapa salinan yang disimpan di beberapa node, sehingga jika satu node gagal, data masih tersedia di node lainnya.
Dalam kesimpulannya, Hadoop adalah solusi perangkat lunak yang digunakan untuk memproses dan menyimpan data dalam ekosistem big data. Dengan memanfaatkan distribusi pemrosesan, replikasi data, dan kompresi data, Hadoop mampu mengatasi volume besar, kecepatan tinggi, dan keragaman data yang terkait dengan big data.