Apache Hadoop vs Spark: Pilih Alat Big Data yang Tepat!

Mengolah data dalam jumlah besar, terutama yang mencapai jutaan atau bahkan miliaran baris, merupakan tantangan yang sering dihadapi oleh para profesional terutama di bidang Data Engineering. Dalam dunia yang semakin tergantung pada data besar (big data), kemampuan untuk mengelola, memproses, dan menganalisis data dalam volume yang besar menjadi kunci untuk membuat keputusan bisnis yang cerdas. Dua alat yang sering digunakan dalam pengelolaan data besar adalah Apache Spark dan Apache Hadoop. Keduanya memiliki kemampuan yang luar biasa dalam mengelola data dalam jumlah besar, namun mana yang lebih tepat untuk kebutuhanmu sebagai seorang Data Engineer?

Kedua platform ini dirancang untuk memudahkan pengolahan data dalam skala besar, namun masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri. Pada artikel ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai kedua tools ini, cara kerja mereka, serta kapan sebaiknya menggunakan Hadoop dan kapan memilih Spark, untuk mengetahuinya langsung saja simak artikel berikut hingga selesai.

Apa itu Apache Hadoop?

Apache Hadoop adalah sebuah framework open-source yang dirancang untuk penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar. Hadoop memanfaatkan Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk menyimpan data secara terdistribusi di beberapa mesin, dan MapReduce untuk memproses data dalam bentuk batch. Konsep dasarnya adalah mengpecah data besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, kemudian mendistribusikannya ke banyak node (komputer) untuk diproses secara paralel. Hal ini memungkinkan Hadoop untuk menangani volume data yang sangat besar dengan efisien.

Penyimpanan Data yang Terdistribusi: Hadoop memiliki kemampuan untuk menyimpan data dalam skala petabyte, yang memanfaatkan teknologi distribusi untuk memastikan data tetap aman dan terakses dengan baik. Dalam sistem Hadoop, data akan dibagi menjadi beberapa blok yang disebarkan ke banyak server dalam cluster. HDFS ini memungkinkan data untuk disalin dalam beberapa salinan, sehingga jika ada node yang gagal, data tetap dapat diakses tanpa kehilangan integritas.
Pemrosesan Batch: Hadoop terutama dirancang untuk pemrosesan batch, yang berarti data diproses dalam kelompok besar dalam jangka waktu tertentu. Proses ini cocok untuk analisis yang tidak memerlukan kecepatan real-time dan untuk skenario di mana data besar perlu diproses secara periodik, seperti pemrosesan log server, analisis data historis, atau pengolahan transaksi dalam jumlah besar.
- MapReduce, sebagai salah satu komponen utama Hadoop, memungkinkan tugas-tugas pemrosesan ini dibagi menjadi dua tahap besar: map (pengolahan data untuk menghasilkan output intermediate) dan reduce (menggabungkan output intermediate menjadi hasil akhir). Meskipun metode ini sangat efisien untuk sejumlah besar data, MapReduce membutuhkan waktu yang lebih lama untuk menyelesaikan tugas, terutama jika dibandingkan dengan solusi lain yang lebih modern seperti Apache Spark.
Kelebihan dan Kekurangan Hadoop
- Kelebihan Hadoop:
  - Skalabilitas: Hadoop dirancang untuk menangani volume data yang sangat besar. Dengan kemampuannya untuk menyebarkan data ke banyak mesin, Hadoop mampu mengelola data dalam skala petabyte atau bahkan exabyte.
  - Keandalan: HDFS menyediakan replikasi data untuk memastikan bahwa data tetap tersedia meskipun ada kegagalan pada beberapa node.
  - Biaya yang Relatif Rendah: Hadoop dapat berjalan pada hardware standar dan tidak memerlukan perangkat keras khusus, sehingga biaya operasionalnya bisa lebih rendah dibandingkan dengan solusi lainnya.
- Kekurangan Hadoop:
  - Lambat dalam Pemrosesan: Salah satu kelemahan terbesar Hadoop adalah kecepatannya. Karena Hadoop menggunakan pemrosesan batch, proses pengolahan data bisa memakan waktu yang lama, terutama ketika jumlah data yang diproses sangat besar.
  - Kurang Fleksibel: Hadoop lebih cocok untuk pemrosesan yang bersifat batch, dan tidak dapat menangani tugas real-time dengan baik. Ini membuat Hadoop kurang cocok untuk aplikasi yang membutuhkan hasil instan atau pemrosesan interaktif.
  - Kompleksitas Pengelolaan: Pengelolaan cluster Hadoop bisa menjadi rumit, terutama ketika jumlah node yang digunakan sangat besar. Pengaturan, pemeliharaan, dan pemantauan sistem membutuhkan keahlian teknis yang lebih tinggi.

Apa itu Apache Spark ?

Apache Spark adalah framework open-source yang lebih modern dan jauh lebih cepat dibandingkan dengan Hadoop dalam hal pemrosesan data. Spark dirancang untuk memproses data dalam memori (in-memory), yang berarti data diproses secara langsung di RAM, bukan di disk. Ini membuat Spark jauh lebih cepat dalam menyelesaikan tugas pemrosesan dibandingkan Hadoop yang menggunakan pemrosesan berbasis disk.

Pemrosesan Real-Time
- Salah satu keunggulan utama Spark adalah kemampuannya untuk melakukan pemrosesan real-time. Dibandingkan dengan Hadoop yang memproses data dalam batch, Spark memungkinkan pemrosesan data yang datang secara langsung (streaming) dan mendapatkan hasil dalam waktu yang sangat cepat. Ini membuat Spark sangat cocok untuk aplikasi yang membutuhkan analisis data instan, seperti analisis data sensor, analisis media sosial, dan pemantauan aplikasi web.
- Spark juga mendukung berbagai jenis pemrosesan data lainnya seperti pemrosesan batch, pemrosesan graf, dan machine learning. Spark menyediakan Spark Streaming untuk pemrosesan data real-time, MLlib untuk algoritma machine learning, dan GraphX untuk pemrosesan graf.
Kecepatan dan Fleksibilitas
- Spark mampu memproses data jauh lebih cepat dibandingkan dengan Hadoop. Salah satu alasan utamanya adalah karena Spark menyimpan data dalam memori, yang mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk membaca dan menulis ke disk. Jika dibandingkan dengan Hadoop yang bergantung pada MapReduce, Spark memiliki kemampuan untuk melakukan komputasi lebih efisien, terutama dalam aplikasi yang membutuhkan iterasi atau pengolahan berulang (misalnya, algoritma machine learning).
- Spark mendukung berbagai jenis workload, seperti pemrosesan batch, stream processing, dan pemrosesan graf, memberikan fleksibilitas yang lebih besar bagi penggunanya. Ini menjadikan Spark lebih unggul dalam hal aplikasi-aplikasi yang memerlukan proses lebih dinamis.
Kelebihan dan Kekurangan Spark
- Kelebihan Spark:
  - Kecepatan: Karena menggunakan pemrosesan di memori, Spark dapat memproses data jauh lebih cepat dibandingkan Hadoop, bahkan hingga 100 kali lebih cepat dalam beberapa kasus.
  - Fleksibilitas: Spark mendukung berbagai jenis pemrosesan data, mulai dari batch processing, stream processing, hingga analisis graf.
  - Mudah Digunakan: Spark menyediakan API yang lebih ramah pengguna, yang memungkinkan pengembang untuk lebih mudah menulis kode dan membangun aplikasi.
  - Cocok untuk Machine Learning: Dengan pustaka MLlib, Spark memudahkan implementasi algoritma machine learning dan analisis data yang lebih kompleks.
- Kekurangan Spark:
  - Membutuhkan Memori Lebih Besar: Karena Spark memproses data di memori, ia membutuhkan lebih banyak sumber daya memori (RAM) dibandingkan Hadoop yang menggunakan penyimpanan berbasis disk. Ini bisa menjadi masalah jika ukuran data yang diolah sangat besar dan tidak dapat dimuat sepenuhnya ke dalam memori.
  - Kurang Skalabel untuk Data Sangat Besar: Meskipun Spark sangat cepat, untuk volume data yang sangat besar, Spark mungkin kesulitan dalam hal skalabilitas dibandingkan Hadoop, terutama jika hardware yang digunakan tidak memadai.

Kapan Harus Menggunakan Hadoop dan Kapan Menggunakan Spark?

Banyak profesional data terkemuka sering berpendapat bahwa "Spark lebih baik daripada Hadoop" atau "Hadoop lebih baik daripada Spark." Namun, sebenarnya Hadoop dan Spark bukanlah dua teknologi yang saling bersaing. Hal ini karena Hadoop dirancang untuk menangani data yang terlalu besar untuk dimuat ke dalam memori, sementara Spark lebih fokus pada pemrosesan data yang dapat dimuat ke dalam memori.

Sebagai contoh, perusahaan seperti Cloudera, yang menyediakan layanan instalasi dan dukungan untuk perangkat lunak big data open-source, menawarkan kedua Hadoop dan Spark sebagai solusi. Mereka membantu klien mereka memilih perangkat lunak big data yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka.

Sebagai ilustrasi, jika sebuah perusahaan memiliki data terstruktur dalam jumlah besar, seperti informasi pelanggan dan ID email dalam basis data mereka, mungkin mereka tidak memerlukan kemampuan analitik streaming atau pembelajaran mesin canggih yang ditawarkan oleh Spark. Dalam hal ini, perusahaan tersebut mungkin tidak perlu menghabiskan waktu dan sumber daya untuk menginstal Spark di atas tumpukan Hadoop mereka. Berikut ini adalah rincian di dalam kondisi yang tepat kapan harus menggunakan hadoop dan kapan harus menggunakan spark.

Kapan Menggunakan Hadoop?

Pilih Hadoop jika:
- Data Sangat Besar dan Kompleks: Hadoop lebih cocok untuk skenario di mana data yang harus disimpan dan diproses sangat besar dan kompleks, terutama jika data tersebut tidak perlu diproses secara real-time.
- Skalabilitas Jangka Panjang: Jika kamu membutuhkan sistem yang dapat menangani data dalam jumlah yang sangat besar (misalnya petabyte atau lebih) dan dapat diskalakan dengan baik, Hadoop adalah pilihan yang tepat.
- Pemrosesan Batch: Jika tugas pemrosesan data tidak membutuhkan kecepatan real-time dan lebih fokus pada pemrosesan data dalam kelompok besar secara berkala, maka Hadoop adalah solusi yang baik.

Kapan Menggunakan Spark?

Pilih Spark jika:
- Kebutuhan Pemrosesan Real-Time: Spark lebih cocok untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan data real-time, seperti analisis streaming, prediksi instan, atau aplikasi berbasis web yang memerlukan respons cepat.
- Analisis Data yang Cepat dan Iteratif: Jika kamu membutuhkan hasil analisis data yang cepat dan sering melakukan iterasi pada data, seperti dalam algoritma machine learning, Spark adalah pilihan yang lebih baik.
- Fleksibilitas dalam Jenis Pemrosesan: Spark sangat fleksibel dan dapat menangani berbagai jenis pemrosesan data, mulai dari stream processing hingga machine learning, yang membuatnya sangat cocok untuk proyek yang membutuhkan kemampuan serbaguna.

Kesimpulan

Kesimpulannya, baik Apache Hadoop maupun Apache Spark memiliki peran yang sangat penting dalam pengolahan big data, namun masing-masing lebih unggul di area tertentu. Hadoop lebih cocok digunakan untuk penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar secara batch, yang cocok untuk skenario di mana data sangat besar dan tidak membutuhkan pemrosesan waktu nyata. Di sisi lain, Spark menawarkan kecepatan pemrosesan yang jauh lebih tinggi, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan real-time, analitik interaktif, dan penggunaan algoritma machine learning. Dengan fleksibilitas tersebut, Spark lebih unggul dalam situasi yang memerlukan hasil analisis cepat dan adaptasi terhadap berbagai jenis workload.

Sebagai seorang Data Engineer, kemampuan untuk memahami kapan dan bagaimana menggunakan masing-masing alat ini akan menjadi keterampilan penting dalam mengelola dan mengoptimalkan alur kerja big data yang efisien. Kemampuan untuk memilih alat yang tepat berdasarkan kebutuhan spesifik dari proyek atau aplikasi akan membantu memastikan pengelolaan data yang optimal.