Perbandingan Kinerja Komputasi Hadoop dan Spark untuk Memprediksi Cuaca (Studi Kasus : Storm Event Database) - Rendiyono Wahyu Saputro; Aminuddin Aminuddin; Yuda Munarko (Jurnal Repositor, 2020)
Perkembangan teknologi telah mengakibatkan pertumbuhan data yang semakin cepat dan besar setiap waktunya. Hal tersebut disebabkan oleh banyaknya sumber data seperti mesin pencari, RFID, catatan transaksi digital, arsip video dan foto, user generated content, internet of things, penelitian ilmiah di berbagai bidang seperti genomika, meteorologi, astronomi, fisika, dll. Selain itu, data - data tersebut memiliki karakteristik yang unik antara satu dengan lainnya, hal ini yang menyebabkan tidak dapat diproses oleh teknologi basis data konvensional. Oleh karena itu, dikembangkan beragam framework komputasi terdistribusi seperti Apache Hadoop dan Apache Spark yang memungkinkan untuk memproses data secara terdistribusi dengan menggunakan gugus komputer.Adanya ragam framework komputasi terdistribusi, sehingga diperlukan sebuah pengujian untuk mengetahui kinerja komputasi keduanya. Pengujian dilakukan dengan memproses dataset dengan beragam ukuran dan dalam gugus komputer dengan jumlah node yang berbeda. Dari semua hasil pengujian, Apache Hadoop memerlukan waktu yang lebih sedikit dibandingkan dengan Apache Spark. Hal tersebut terjadi karena nilai throughput dan throughput/node Apache Hadoop lebih tinggi daripada Apache Spark.