Apache

Hadoop File System dikembangkan dengan menggunakan desain sistem file terdistribusi. Ini dijalankan pada perangkat keras komoditas. Tidak seperti sistem terdistribusi lainnya, HDFS sangat faulttolerant dan dirancang dengan menggunakan perangkat keras berbiaya rendah. HDFS memiliki jumlah data yang sangat besar dan menyediakan akses yang lebih mudah. Untuk menyimpan data yang begitu besar, file disimpan di beberapa mesin. File-file ini disimpan secara berlebihan untuk menyelamatkan sistem dari kemungkinan kehilangan data jika terjadi kegagalan. ...

baca lebih lanjut ...

Apa itu Big Data? Big Data berarti data yang sangat besar, kumpulan kumpulan Big Data yang tidak dapat diproses menggunakan teknik komputasi tradisional. Big Data bukan sekadar data, melainkan sudah menjadi subjek yang lengkap, yang melibatkan berbagai alat, teknik dan kerangka kerja. Apa yang Ada di Dalam Big Data? Big Data melibatkan data yang dihasilkan oleh berbagai perangkat dan aplikasi. Diberikan di bawah ini adalah beberapa bidang yang berada di bawah payung Big Data. ...

baca lebih lanjut ...

Hadoop adalah framework open source Apache yang ditulis di java yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi dataset besar melintasi kumpulan komputer menggunakan model pemrograman sederhana. Aplikasi framework Hadoop bekerja di lingkungan yang menyediakan penyimpanan dan komputasi terdistribusi di seluruh cluster komputer. Hadoop dirancang untuk skala dari server tunggal ke ribuan mesin, masing-masing menawarkan komputasi dan penyimpanan lokal. Arsitektur Hadoop Hadoop Common: Ini adalah perpustakaan dan utilitas Java yang dibutuhkan oleh modul Hadoop lainnya. ...

baca lebih lanjut ...

MapReduce adalah teknik pengolahan dan model program untuk komputasi terdistribusi berbasis java. Algoritma MapReduce berisi dua tugas penting, yaitu Map and Reduce. Map mengambil satu set data dan mengubahnya menjadi kumpulan data lainnya, di mana masing-masing elemen dipecah menjadi tupel (pasangan kunci / nilai). Kedua, mengurangi tugas, yang mengambil output dari map sebagai masukan dan menggabungkan tupel data tersebut ke dalam kumpulan tupel yang lebih kecil. Sebagai urutan nama MapReduce menyiratkan, tugas pengurangan selalu dilakukan setelah pekerjaan map. ...

baca lebih lanjut ...

Pendekatan Tradisional Dalam pendekatan ini, perusahaan akan memiliki komputer untuk menyimpan dan memproses data besar. Berikut data yang akan disimpan dalam RDBMS seperti Oracle Database, MS SQL Server atau DB2 dan software yang canggih dapat ditulis untuk berinteraksi dengan database, mengolah data yang dibutuhkan dan mempresentasikannya kepada pengguna untuk tujuan analisis. Keterbatasan Pendekatan ini bekerja dengan baik dimana volume data kita kurang dapat diakomodasi oleh server database standar, atau sampai batas prosesor yang sedang memproses data. ...

baca lebih lanjut ...