Big Data Technologies You Should Know in 2025: Hadoop , Spark , Kafka

Gambar: Mika Baumeister, "Big Data", Unsplash

Pendahuluan: Mengapa Big Data Semakin Penting di 2025

Di era digital yang semakin canggih, jumlah data yang dihasilkan setiap detik semakin besar dan kompleks. Dari aktivitas media sosial hingga transaksi finansial, data mengalir dalam volume besar dari berbagai sumber dan dalam format yang berbeda. Hal inilah yang dikenal sebagai Big Data.
Pada tahun 2025, perusahaan tidak hanya fokus pada pengumpulan data, tetapi juga pada bagaimana menganalisis dan mengambil keputusan dari data tersebut. Di sinilah peran teknologi Big Data menjadi sangat vital. Tiga teknologi besar yang mendominasi dunia Big Data adalah Hadoop, Apache Spark, dan Apache Kafka.
Artikel ini akan membahas secara mendalam ketiga teknologi tersebut, fungsinya, cara kerjanya, serta alasan mengapa Anda harus mengenalnya jika ingin sukses di industri data tahun 2025.

Masuk ke Era Big Data 2025

Di tahun 2025, Big Data bukan hanya tren—ini telah menjadi tulang punggung pengambilan keputusan modern. Integrasi AI/ML ke pipeline data, analitik real‑time, edge computing, dan masalah privasi menjadi fokus utama perusahaan besar . Untuk itu, kamu perlu kenal tiga pilar teknologi yang jadi andalan:

Hadoop – legacy sistem batch
Spark – engine serbaguna & streaming
Kafka – jantung arsitektur streaming

Mari bahas satu-per-satu dan pelajari cara mereka membentuk ekosistem data mutakhir.

Apache Hadoop: Bapak dari Big Data

Apa Itu Hadoop?

Apache Hadoop adalah framework open‑source untuk penyimpanan dan pemrosesan data skala besar secara terdistribusi. Komponen utamanya:

HDFS: sistem file terdistribusi
MapReduce: model pemrosesan batch
YARN: resource manager

Awalnya dikembangkan untuk cluster hardware murah dan tahan fail—arsitektur ini masih dipakai di banyak institusi besar en.wikipedia.org.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

Dapat memproses data petabyte dan tahan terhadap kegagalan node
Mendukung unstructured atau semi-structured data
Ekosistem kaya (Hive, Pig, Mahout)

Kekurangan:

Lambat (penulisan ke disk), kurang cocok untuk real‑time
Kompleksitas setup dan manajemen cukup tinggi
Mulai tergantikan oleh engine seperti Spark capmonster.cloud

Studi Kasus

Bank of America memanfaatkan Hadoop untuk analisis transaksi skala besar medium.com+3logicmonitor.com+3reddit.com+3.
LinkedIn menggunakan Hadoop untuk batch log processing dan rekomendasi code-b.dev+4logicmonitor.com+4arxiv.org+4.

Meskipun mulai tergantikan untuk kasus real‑time, Hadoop tetap relevan untuk batch-heavy workloads.

Apache Spark: Serbaguna dan Cepat

Apa Itu Spark?

Apache Spark adalah orchestrator data analytics engine yang mendukung:

Batch processing (via RDD & DataFrame)
Structured Streaming
Spark SQL, MLlib, GraphX
In-memory computing dengan dukungan terbaru untuk GPU ML/AI workloads arxiv.orgreddit.com+5code-b.dev+5en.wikipedia.org+5en.wikipedia.orggeeksforgeeks.org+1chaosgenius.io+1.

Spark kini menjadi fondasi modern karena menawarkan performa tinggi dan fleksibilitas.

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

Kecepatan lewat in-memory processing
Satu engine untuk batch, streaming, dan ML
Mendukung multiple language bindings (Python, Scala, SQL) logicmonitor.com+2chaosgenius.io+2capmonster.cloud+2chaosgenius.io+11en.wikipedia.org+11medium.com+11

Kekurangan:

Memori intensif
Startup dan footprint lebih berat

Spark 2025: Tren dan Platform

Spark 4.0.0 (rilis Mei 2025) menghadirkan arsitektur unified + optimasi GPU . Spark juga tersedia sebagai managed service di AWS EMR, Azure Databricks, dan GCP Dataproc refontelearning.com+1reddit.com+1.

Kasus Penggunaan Umum

Machine Learning pipelines: ETL → MLlib
Real-time analytics: menggunakan Structured Streaming dari Kafka/Flume
Ad hoc exploration: melalui Spark SQL + notebooks

Apache Kafka: Tulang Punggung Event Streaming

Apa Itu Kafka?

Apache Kafka adalah distributed streaming platform yang berfungsi sebagai:

Message broker (publish-subscribe)
Persistent log: data tahan lama & konsisten
Connector ekosistem (via Kafka Connect)
Stream processing (Kafka Streams) refontelearning.comen.wikipedia.orggeeksforgeeks.orgboltic.io+2en.wikipedia.org+2geeksforgeeks.org+2acceldata.io

Dirancang di LinkedIn sebagai sistem penulisan cepat dan reliabel .

Kelebihan & Kekurangan

Kelebihan:

High throughput & low latency
Scalable & fault‑tolerant
Mendukung stream storage & processing

Kekurangan:

Setup dan tuning Kafka cluster menantang
Latensi event‑at‑a‑time vs micro-batches

Tren Kafka 2025

Mulainya demokratisasi Kafka jadi standar arsitektur real-time acceldata.ioboltic.io+2stackoverflow.com+2geeksforgeeks.org+2kai-waehner.de
Banyak platform mendukung Kafka wire protocol
Digunakan bahkan di predictive AI & GenAI pipeline medium.com+15kai-waehner.de+15acceldata.io+15

Kasus Penggunaan

Event log centralization: menyimpan semua jenis event
Stream processing: real-time pipeline + analytics via Kafka Streams
Data integration: replicating ke database/data lake

Hadoop vs Spark vs Kafka — Siapa untuk Apa?

Kriteria	Hadoop	Spark	Kafka
Fokus	Batch data processing	Batch + streaming + ML	Real-time messaging & streams
Latensi	Tinggi	Medium–low (in-memory)	Sangat rendah
Contoh use-case	Log analysis batch	Ad-hoc analytics, ML	Event hub, ingestion pipeline
Ekosistem	HDFS, MapReduce	MLlib, SQL, streaming	Connect, Streams

👉 Jadi, Hadoop ideal untuk batch besar, Spark cocok untuk analytics dan ML modern, sedangkan Kafka adalah tulang punggung pipeline event-driven.

Arsitektur Pipeline Modern (Lambda / Kappa)

Arsitektur Lambda menggabungkan batch + streaming—misalnya: data masuk via Kafka, dianalisis batch dengan Hadoop/Spark, hasil digabung di layer serving.

Arsitektur Kappa menyederhanakan pipeline menjadi stream-centric (Kafka + Spark), cocok untuk workload real-time saja yandex.cloud+3en.wikipedia.org+3logicmonitor.com+3kai-waehner.de+2en.wikipedia.org+2geeksforgeeks.org+2chaosgenius.io+2en.wikipedia.org+2acceldata.io+2code-b.dev+15geeksforgeeks.org+15logicmonitor.com+15yandex.cloud+15logicmonitor.com+15boltic.io+15yandex.cloud+2code-b.dev+2reddit.com+2arxiv.orgmedium.com+1code-b.dev+1.

Industri yang Menggunakan Teknologi Ini

E-commerce: Analisis perilaku pelanggan, personalisasi, sistem rekomendasi.
Perbankan dan Fintech: Deteksi penipuan, monitoring transaksi real-time.
Kesehatan: Analisis data pasien, prediksi penyakit.
Transportasi: Prediksi rute, analisis lalu lintas.
Telekomunikasi: Monitoring jaringan, prediksi churn pelanggan.

Kombinasi Teknologi Big Data: Mengapa Integrasi Sangat Penting?

Di dunia nyata, Hadoop, Spark, dan Kafka jarang berdiri sendiri. Mereka biasanya dikombinasikan untuk menciptakan alur data yang lengkap dari awal hingga akhir. Integrasi ini penting karena masing-masing teknologi memiliki keunggulan yang saling melengkapi.
Sebagai contoh, Kafka dapat digunakan sebagai sistem ingest data secara real-time dari berbagai sumber seperti sensor IoT, log aplikasi, atau klik pengguna di situs web. Data ini kemudian bisa dikirim ke Apache Spark untuk pemrosesan real-time seperti deteksi anomali atau analisis perilaku pengguna. Setelah diproses, hasil analisis dapat disimpan dalam HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk kebutuhan batch processing atau pelatihan model machine learning lebih lanjut.
Dengan pendekatan ini, perusahaan tidak hanya dapat merespons peristiwa secara langsung, tetapi juga menyimpan data historis untuk analisis jangka panjang. Kombinasi semacam ini memberi perusahaan fleksibilitas dan skalabilitas dalam mengelola dan memanfaatkan data besar.

Tren Big Data di 2025: Apa yang Harus Diwaspadai?

Seiring berkembangnya teknologi, lanskap Big Data juga mengalami transformasi besar. Di tahun 2025, ada beberapa tren penting yang perlu diperhatikan oleh para profesional TI dan data engineer:

1. Cloud-Native Big Data

Pemrosesan data besar secara lokal (on-premise) mulai ditinggalkan. Platform seperti Amazon EMR (untuk Hadoop dan Spark), Google Cloud Dataproc, dan Azure HDInsight memungkinkan perusahaan menjalankan workload big data langsung di cloud. Hal ini mengurangi biaya infrastruktur dan memberikan skalabilitas yang lebih baik.

2. Real-Time Analytics Semakin Dominan

Kecepatan dalam pengambilan keputusan menjadi kunci. Kombinasi antara Kafka dan Spark Streaming semakin populer karena memungkinkan organisasi untuk menganalisis data dalam hitungan detik. Ini sangat penting dalam industri seperti perbankan (untuk deteksi penipuan), e-commerce (untuk rekomendasi produk), dan kesehatan (untuk pemantauan pasien).

3. Data Lake dan Data Lakehouse

Data lake menjadi arsitektur umum untuk menyimpan data mentah dalam format terstruktur maupun tidak terstruktur. Namun, munculnya konsep data lakehouse — yang menggabungkan fleksibilitas data lake dan struktur data warehouse — menjadi solusi masa depan. Teknologi seperti Delta Lake dan Apache Iceberg membantu mengelola data dalam format besar secara lebih terorganisir.

4. Automated Data Pipelines (DataOps)

Otomatisasi dalam pengelolaan pipeline data akan meningkat. Tools seperti Apache Airflow, dbt, dan Prefect membantu mengelola alur data dari ingestion, transformasi, hingga pengiriman ke data warehouse. Integrasi yang erat dengan Spark dan Kafka mempercepat workflow ini.

Skill yang Dibutuhkan untuk Menguasai Teknologi Ini di 2025

Jika Anda ingin berkarier di dunia data, berikut skill yang sebaiknya Anda pelajari:
Bahasa Pemrograman: Python, Scala, Java
Query Data: SQL dan SparkSQL
Dasar Streaming dan Batch Processing
Konsep Distributed System
Penggunaan Tool: Hadoop CLI, Spark shell, Kafka console
Cloud Platform: AWS EMR, Google Cloud Dataproc, Azure HDInsight
Container & Orchestration: Docker, Kubernetes (untuk deploy Spark/Kafka)

Studi Kasus Real‑World

Air Traffic Management (2025)

Penelitian baru menggabungkan Spark Streaming + Kafka dalam arsitektur end-to-end untuk analitik real-time rute penerbangan. Data dikumpulkan, diproses, dan dimvisualisasi secara cepat dengan Elasticsearch & Kibana .

Performance Comparison

Benchmark menunjukkan Spark 5x lebih cepat daripada Hadoop MapReduce untuk classification task, meski Spark perlu lebih banyak cluster untuk eskalasi performa arxiv.org.

Netflix

Netflix adalah contoh luar biasa dari perusahaan yang mengandalkan real-time data processing. Mereka menggunakan Apache Kafka untuk streaming data dari berbagai layanan — seperti aktivitas pengguna, log sistem, dan performa jaringan. Data ini kemudian dikirim ke Apache Spark untuk analisis real-time, misalnya untuk sistem rekomendasi film yang berubah secara dinamis berdasarkan kebiasaan pengguna saat itu. Data historis yang lebih besar disimpan di sistem Hadoop untuk batch processing dan pelatihan machine learning skala besar.

Uber

Uber juga memanfaatkan kombinasi teknologi ini untuk memastikan pengalaman pengguna yang lancar. Kafka digunakan untuk mengalirkan event seperti permintaan perjalanan, lokasi pengemudi, dan transaksi pembayaran secara real-time. Spark digunakan untuk memproses event ini agar sistem dapat memberikan perkiraan waktu kedatangan yang akurat. Hadoop digunakan untuk analisis historis seperti tren perjalanan, rute tersibuk, dan penjadwalan promosi.

Airbnb

Airbnb menggunakan Kafka untuk mentransfer log aplikasi dan interaksi pengguna secara langsung ke sistem analisis mereka. Spark kemudian digunakan untuk melakukan kalkulasi dan mendeteksi anomali, serta menyarankan properti ke pengguna berdasarkan perilaku serupa. Data tersebut selanjutnya disimpan dalam HDFS dan digunakan untuk membangun model prediksi harga dan permintaan musiman.

Tren Big Data Lainnya di 2025

Selain ketiga teknologi utama, beberapa tren pertumbuhan meliputi :

Edge computing: pre-processing data dekat hardware
Data governance & privacy: sesuai GDPR/CCPA
Cloud-native pipelines: BigQuery, Databricks, Snowflake
ML integration: Spark ML dan Kafka digunakan untuk predictive analytics

Panduan Bagi Pemula & Senior Developer

Pelajari dasar batch processing: mulai dengan Hadoop MapReduce
Berpindah ke Spark: kuasai RDD, DataFrame, Structured Streaming
Pahami Kafka: setup broker, client, construir pipeline
Gunakan cloud managed service seperti EMR/Dataproc/Confluent Cloud
Bangun mini-project: klikstream analysis, realtime alert
Pelajari orkestrasi: integrasi Kafka + Airflow + Spark

Tantangan dalam Implementasi Big Data

Meskipun teknologi big data menawarkan potensi besar, implementasinya tidak tanpa tantangan. Beberapa hal yang sering menjadi hambatan meliputi:

1. Kompleksitas Infrastruktur

Membangun dan mengelola cluster Hadoop atau Spark bisa menjadi sangat kompleks, terutama ketika diintegrasikan dengan Kafka. Perlu pemahaman mendalam tentang manajemen resource, keamanan, dan pengendalian kesalahan.

2. Skalabilitas dan Biaya

Menangani data dalam skala besar membutuhkan sumber daya komputasi yang masif. Meskipun cloud bisa membantu, biaya yang muncul tetap harus diawasi dengan ketat agar tidak membebani anggaran perusahaan.

3. Kekurangan Talenta

Talenta yang menguasai Hadoop, Spark, dan Kafka masih cukup langka, terutama yang mampu menggabungkan kemampuan teknis dan bisnis. Oleh karena itu, investasi dalam pelatihan SDM menjadi sangat penting.

4. Keamanan dan Privasi

Semakin besar data yang dikelola, semakin tinggi risiko kebocoran atau penyalahgunaan data. Implementasi enkripsi, otorisasi yang tepat, dan audit log harus menjadi prioritas dalam setiap sistem big data.

Adopsi Industri dan Tren Masa Depan (Tambahan)

Menjelang tahun 2025, teknologi Big Data seperti Hadoop, Spark, dan Kafka telah merambah ke berbagai sektor industri dengan peran yang semakin vital.

E-Commerce & Retail

Platform seperti Amazon dan eBay menggunakan integrasi ketiga teknologi ini untuk analisis klik real-time, personalisasi rekomendasi, dan kampanye pemasaran adaptif. Kafka mengumpulkan event dari user, Spark memproses streaming-nya, dan Hadoop menyimpan data historis berskala petabyte untuk model jangka panjang en.wikipedia.org+5insightedgeanalytics.org+5old.tapdata.io+5.

Finance & IoT

Bank serta lembaga keuangan dan perusahaan manufaktur IoT memanfaatkan arsitektur berbasis streaming. Data transaksi dipantau dengan Kafka dan Spark untuk fraud detection instan, sementara Hadoop menyimpan data lama untuk pelaporan kepatuhan . Sensor peralatan industri mengalir data sensor dari Kafka, dianalisis lewat Spark, dan direkam di Hadoop sebagai arsip.

Platform Cloud & Ekosistem Komunitas

Penyedia cloud utama—AWS EMR, Google Dataproc, Azure HDInsight—menawarkan layanan yang siap pakai dan dikelola untuk ketiga teknologi, membuatnya lebih mudah diakses oleh startup dan enterprise insightedgeanalytics.org. Komunitas open‑source untuk Spark dan Kafka terus berkembang; versi terbaru seperti Spark 4.0 dan Kafka 4.0 hadir tanpa ZooKeeper (KRaft), memudahkan pengaturan dan peningkatan fitur seperti konsolidasi micro-batch dan pemantauan otomatis berbasis AI reddit.com.

Dengan memahami bagaimana ketiga teknologi ini dipakai di lapangan dan dikembangkan oleh komunitas serta cloud provider, kamu dapat merancang sistem Big Data yang lebih modern, scalable, dan maintainable—menjawab tantangan data di era 2025 dan seterusnya.

Peran Infrastruktur Cloud dalam Ekosistem Big Data

Di tahun 2025, adopsi teknologi Big Data seperti Hadoop, Spark, dan Kafka semakin terkoneksi erat dengan platform cloud. Banyak organisasi kini lebih memilih menggunakan solusi managed service dari provider besar seperti AWS (Elastic MapReduce untuk Hadoop dan Spark, MSK untuk Kafka), Google Cloud (Dataproc, Pub/Sub), dan Microsoft Azure (HDInsight, Event Hubs) karena memberikan kemudahan dalam deployment, scaling otomatis, serta efisiensi biaya.

Dengan infrastruktur cloud, organisasi tidak lagi harus memikirkan setup hardware, replikasi data, atau fault tolerance secara manual. Hal ini membuka peluang bagi perusahaan kecil hingga menengah untuk ikut memanfaatkan teknologi Big Data yang sebelumnya hanya dimiliki oleh enterprise level.

Interoperabilitas & Integrasi

Tren lain yang makin menonjol adalah interoperabilitas antar tools Big Data. Contohnya, pipeline ETL modern bisa menggabungkan Kafka sebagai pengumpul data real-time, Spark sebagai engine pemrosesan in-memory, dan Hadoop sebagai storage untuk historis data. Tool seperti Apache NiFi atau Airflow mempermudah orkestrasi pipeline ini.

Kemudahan integrasi antar teknologi ini membuat arsitektur data pipeline menjadi modular dan fleksibel, memungkinkan tim data untuk cepat beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan bisnis dan volume data yang terus bertambah.
Kesimpulan

Tahun 2025 akan menjadi era di mana data menjadi aset utama bagi perusahaan. Untuk mengelola dan memanfaatkan data dalam skala besar, teknologi seperti Hadoop, Apache Spark, dan Apache Kafka adalah fondasi yang harus dipahami oleh para profesional data.
Hadoop memberikan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan data skala besar.
Apache Spark menawarkan kecepatan tinggi dan kemampuan pemrosesan real-time.
Apache Kafka memungkinkan data streaming antar sistem dengan handal.
Menguasai ketiga teknologi ini akan menjadi nilai tambah besar dalam dunia kerja, baik Anda ingin menjadi Data Engineer, Machine Learning Engineer, maupun Big Data Architect.

Ingin Terus Belajar Tentang Big Data?

Jangan berhenti di sini. Dunia Big Data terus berkembang, dan teknologi seperti Apache Flink, Delta Lake, hingga Snowflake juga semakin relevan. Mulailah dari yang dasar, praktikkan proyek nyata, dan terus eksplorasi berbagai tools yang bisa membantu Anda menjadi ahli Big Data di tahun 2025 dan seterusnya.

Yuk, baca sekarang:
https://www.higosense.my.id/2025/05/apa-itu-data-lake-dan-perbedaannya.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/peran-data-analyst-vs-data-engineer.html