Implementasi dan Analisis Performansi Mapreduce di Lingkungan Sistem Basis Data Berbasis Dokumen Terdistribusi Homogen - Hegar Aryo Dewandaru; Kemas Rahmat Saleh; Alfian Akbar Gozali (Indonesia Symposium on Computing, 2015)
Pada sebuah perusahaan besar, sangatlah penting untuk memiliki manajemen sistem basisdata yang mampu menampung seluruh data dan dokumen milik karyawan. Data tersebut akan sangat besar sehingga tidak akan memunkinkan untuk ditampung oleh single server. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, data yang sangat besar itu dapat didistribusikan ke dalam beberapa cluster. Di lingkungan terdistribusi inilah implementasi dari metode MapReduce akan sangat bermanfaat bagi sistem. MapReduce adalah sebuah operasi untuk menyelesaikan masalah yang mirip dengan algoritma divide and conquer. Sesuai dengan namanya, MapReduce terdiri dari proses map (pemetaan) suatu data dan reduce (pengurangan) yang berakhir pada penggabungan data-data yang sama.â¨Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian terhadap performansi MapReduce di lingkungan sistem basisdata terdistribusi homogen. Untuk membangun lingkungan tersebut, sebelumnya harus dilakukan pengecekan terhadap setiap komputer yang digunakan. Pastikan bahwa seluruh komputer memiliki spesifikasi perangkat lunak dan keras, serta manajemen sistem basisdata yang sama. Setelah itu, dataset yang berbasis dokumen harus di-import ke database komputer yang berperan sebagai master. Kemudian, dengan menggunakan metode sharding, setiap node akan diberi peran: master akan berberan sebagai router, satu node sebagai config server, dan sisanya sebagai shard server sehingga terbentuklah lingkungan sistem basisdata berbasis dokumen terdistribusi homogen. Dataset kemudian akan didistribusikan ke setiap shard. Akhirnya, query MapReduce akan dijalankan dan diuji di single server dan 3 arsitektur distributed database yang berbeda untuk diteliti performansinya.â¨Dari hasil pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa MapReduce bekerja lebih baik di lingkungan terdistribusi dibandingkan dengan pada single server. Kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa sistem basisdata terdistribusi meningkatkan performansi MapReduce. Â