MapReduce Adalah: Definisi, Fungsi, Keuntungan dan Cara Kerjanya

MapReduce adalah - Apakah Anda pernah mendengar istilah MapReduce? Bagi Anda yang belum pernah mendengar apa itu MapReduce, kali ini kami akan mengulasnya. 

Sebelumnya, Anda perlu mengetahui apa itu Hadoop, karena MapReduce ini merupakan salah satu fungsi kinerja utama dari Hadoop selain HDFS. 

Hadoop adalah sebuah kerangka kerja perangkat lunak yang dirancang untuk memproses, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. 

Dalam bahasa yang lebih sederhana, Hadoop bisa diibaratkan sebagai "sistem operasi" untuk Big Data atau data yang meliputi kecepatan pertumbuhan data yang tinggi, volume atau ukuran data yang besar, serta keragaman format data. 

Simak terus tulisan ini yang dapat menjawab keingintahuan Anda mengenai apa itu MapReduce. 

Apa Itu MapReduce 

MapReduce adalah teknik yang sangat populer untuk pengolahan data besar. 

Anda mungkin sudah mengetahui bahwasanya saat ini di era big data, yang berarti bahwa banyak data multimedia seperti gambar, audio, video, file, dan sebagainya dapat terkumpul dalam hitungan detik, menghasilkan jumlah data yang sangat besar.

Oleh karena itu, untuk mempermudah proses pengolahan data besar, kita membutuhkan software khusus. Definisi MapReduce adalah sebuah paradigma pemrograman yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data secara efisien dalam lingkungan komputasi yang terdistribusi.

Hubungan Antara Hadoop dan MapReduce 

Pada awal pembahasan, tertera istilah Hadoop. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa ada istilah Hadoop dikala sedang berada di pembahasan mengenai MapReduce. Sebenarnya, terdapat keterkaitan antara Hadoop dan Mapreduce adalah sebagai berikut. 

Para ilmuwan pasti sudah akrab dengan cara kerja MapReduce karena ia terintegrasi dengan Hadoop dan pengolahan big data. Teknik MapReduce adalah temuan yang sudah lama dikenal di kalangan seorang profesional IT (Information Technology). 

Teori belajar MapReduce pertama kali muncul dalam artikel ilmiah milik Google pada tahun 2004. Doug Cutting atau Douglass Read Cutting adalah perancang perangkat lunak, advokat, dan pencipta teknologi pencarian sumber terbuka. 

Doug mendirikan dua proyek teknologi yakni Lucene dan Nutch, bersama Mike Cafarella. Kedua proyek tersebut sekarang dikelola melalui Apache Software Foundation. Kemudian, beliau mengembangkan framework pengolahan big data yang disebut Apache Hadoop (juga dikenal sebagai Hadoop) dua tahun kemudian. 

Hadoop memiliki kecanggihan teknologi MapReduce, yang memungkinkan pemilahan data besar menjadi bagian yang lebih kecil. Sehingga, AI (Analytical Intelligence) dapat mengolah data dengan lebih mudah.

Fungsi-fungsi MapReduce 

Terdapat beberapa fungsi dari MapReduce adalah diantaranya sebagai pemeta dan peredam, sebagai berikut: 

1. Pemeta, Dimana fungsi MapReduce adalah mengonsumsi data input, menganalisisnya (biasanya dengan operasi pemfilteran dan pengurutan), dan memancarkan tupel 

2. Peredam, Mengkonsumsi tupel yang dipancarkan oleh fungsi pemetaan dan melakukan operasi ringkasan yang menciptakan hasil gabungan yang lebih kecil dari pemetaan data

Keuntungan Utama MapReduce 

Menurut suatu pengamatan, ada pula yang mengatakan MapReduce adalah software yang dirancang khusus untuk memproses data besar dengan cara tertentu. Kumpulan data yang besar dibagi menjadi potongan-potongan tugas independen yang memiliki kesinambungan antara satu sama lain.

Langsung saja, sistem kerja pengolahan data ini dianggap meningkatkan manfaat MapReduce secara signifikan. Salah satu keuntungan MapReduce adalah bahwa ia membuat lebih mudah bagi perusahaan dan mesin-mesin lain untuk melakukan pengolahan data yang sangat besar. 

Jadi, sistem pekerjaan yang lebih hemat biaya, ringan, dan sederhana dibuat. Selain itu, hasil analisis data yang dihasilkan dapat tetap rinci dan valid (akurat). 

Cara Kerja MapReduce 

MapReduce terdiri dari dua proses utama. Proses utama MapReduce adalah Map dan Reduce. Oleh karena itu, programmer hanya perlu membuat dua program kalkulasi untuk mengoperasikan Map dan Reduce. 

Bagian pemecahan dan pengelolaan big data lainnya akan dilakukan secara otomatis oleh fungsi Map dan Reduce.

a. Fungsi Map 

Fungsi Map pada MapReduce adalah mengumpulkan semua data yang dimuat dari potongan data dalam cluster komputer. Nanti, data ini akan dikirim ke proses Reduce.

Map juga akan membaca input "key/value" saat mengumpulkan data dan menghasilkan output yang bernama "key/value". Sehingga, dari key/value inilah akan disalurkan ke fungsi Reduce yang akan kami ulas setelah ini. 

b. Fungsi Reduce 

Fungsi Reduce pada MapReduce adalah membaca pasangan Value/Key yang dibuat dari fungsi Map sebelumnya. 

Setelah membaca informasi, fungsi Reduce akan mengelompokkan dan menggabungkan setiap Value dengan Key yang sama menjadi satu kelompok. Selain itu, hasil luaran/output yang dikirimkan ke pengguna tetap dalam bentuk key/value.

Tahapan Kerja MapReduce

Tahapan kerja MapReduce dibagi menjadi empat diantaranya splitting, mapping, shuffling, dan reducing.

1. Tahap kerja pertama MapReduce adalah Splitting

Tahap splitting ini terjadi proses pemecahan yang juga merupakan pembagian data. Setiap data besar yang dimasukkan pengguna akan dipecah menjadi potongan kecil, dengan ukuran maksimal 128 MB.

2. Tahap kerja kedua MapReduce adalah Mapping

Mapping juga dikenal sebagai pemetaan, dimana pada proses ini akan digunakan untuk memproses data yang telah dipecah pada splitting untuk menghasilkan berbagai pasangan key/value intermediate. Pada tahap mapping adalah tempat fungsi Map bekerja. Semakin banyak mesin yang bekerja pada mapping atau semakin lama prosesnya berlangsung, semakin singkat prosesnya.

3. Tahap kerja ketiga MapReduce adalah Shuffling

Tahap ketiga, yang dikenal sebagai shuffling, mengacak data hasil dari proses sebelumnya. Proses ini akan mengumpulkan satu atau lebih kunci yang tersebar di setiap mesin yang terlibat dalam proses peta, dengan tujuan untuk mempermudah proses agregasi data.

Agregasi data adalah proses pengumpulan dan analisis data dari berbagai sumber yang telah dikumpulkan.

4. Tahapan kerja terakhir MapReduce adalah Reducing

Tahap ini melibatkan agregasi data yang sebenarnya baru, di mana fungsi pengurangan akan menggabungkan pasangan key dan value sehingga menghasilkan output data yang lebih kecil untuk diproses dan disimpan dalam mesin.

Tahap ketiga, yang dikenal sebagai shuffling, mengacak data hasil dari proses sebelumnya. Proses ini akan mengumpulkan satu atau lebih kunci yang tersebar di setiap mesin yang terlibat dalam proses peta, dengan tujuan untuk mempermudah proses agregasi data.

Daftar Perusahaan yang Memanfaatkan MapReduce 

Diketahui terdapat beberapa perusahaan ternama yang mengelola big data yang dimilikinya dengan memanfaatkan MapReduce dan alasannya, beberapa diantaranya adalah sebagai berikut:

1. MapD Technologies 

Perusahaan pertama yang memanfaatkan MapReduce adalah MapD Technologies yang berfokus pada pengelolaan kueri/query. 

Dengan cakupan pelayanannya yang mencakup analisis operasional, riset big data, penelitian ilmu data, dan pembuatan aplikasi pengolahan data khusus, perusahaan ini selalu menerima jumlah data yang besar. 

Sehingga guna memudahkan pemrosesan data yang besar, membutuhkan MapReduce. 

2. CenturyLink 

Perusahaan berikutnya yang memanfaatkan penggunaan MapReduce adalah Perusahaan yang juga menangani big data dan menawarkan layanan konsultasi "data to decisions" guna membantu perusahaan menyusun strategi bisnis. 

CenturyLink juga terlibat dalam pengembangan teknologi pengelolaan big data otomatis menggunakan mesin dan kecanggihan IT, termasuk MapReduce.

3. Dataiku 

Dataiku adalah perusahaan yang bekerja untuk mengembangkan software untuk pengelolaan big data. 

Bersumber dari salah satu pengamatan, Dataiku telah diberi penghargaan sebagai perusahaan IT yang berprestasi yang sering berkontribusi pada penemuan ilmu baru tentang pengelolaan big data. 

4. Google 

Perusahaan internet raksasa yang pasti sudah semua orang tahu yakni Google memanfaatkan MapReduce untuk menolong dalam mengelola data. 

Bahkan, Google adalah perusahaan pertama yang mengembangkan mekanisme MapReduce dalam penelitian tahun 2004. Google memiliki sektor khusus yang disebut Google Bigtable untuk pengolahan data besar.

Dapat ditarik kesimpulan bahwa MapReduce adalah dasar bagi banyak sistem dan kerangka kerja pengolahan data terdistribusi, termasuk Apache Hadoop, yang merupakan alat penting dalam bidang Big Data. 

Bagi Anda yang sedang mencari rekomendasi rack atau tower server Lenovo yang andal dengan harga termurah dan diakui IBM bagi bisnis Anda hanya di griyasis.com sebagai solusi IT terbaik Anda.