## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## EVALUASI KINERJA HDFS SEBAGAI INFRASTRUKTUR PEMBANGUNAN BIG DATA
Yunita Surahman 1 , Henry Saptono 2
1, 2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12640 yunitasurahman1@gmail.com , henry@nurulfikri.co.id

## Abstract
This research is proposing the implementation and analysis of HDFS as a big data development infrastructure. In this study, there are steps to implement HDFS and testing to determine the factors used to determine HDFS performance and determine HDFS performance as a big data development infrastructure. There are five tests, namely, testing the read and write execution time using the TestDFSIO benchmarks application, NNBench, changing blocksize, deleting files, and testing availability. The results obtained from testing on HDFS as a big data development infrastructure are the factors that determine the performance of the HDFS system design are the file size and block size. And also stated that the larger the size of the block size makes the execution time faster.

## Keywords: Performance, HDFS, TestDFSIO, NNBench, Blocksize

## Abstrak
Penelitian ini diajukan untuk implementasi dan analisis HDFS sebagai infrastruktur pembangunan big data. Pada penelitian ini terdapat  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  implementasi  HDFS  dan  pengujian  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang digunakan  untuk  menentukan  kinerja  HDFS  dan  mengetahui  kinerja HDFS  sebagai  infrastruktur  pembangunan big data.
Terdapat  5  pengujian  yaitu,  pengujian  waktu  eksekusi read dan write menggunakan  aplikasi benchmarks TestDFSIO, NNBench, pengubahan blocksize, penghapusan file, dan pengujian availability. Hasil yang didapat dari pengujian pada HDFS sebagai  infrastruktur  pembangunan big data  ini  yaitu  Faktor-faktor  yang  menentukan  kinerja  dari  rancangan  sistem HDFS adalah ukuran file dan ukuran blocksize. Dan juga menyatakan bahwa semakin besar ukuran dari blocksize membuat waktu eksekusinya menjadi lebih cepat.
Kata kunci: Kinerja, HDFS, TestDFSIO, NNBench, Blocksize

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  teknologi  informasi  yang  cepat memberikan  konsekuensi  pertumbuhan  dan  peningkatan jumlah  data,  di  dalam  sebuah  riset  dari Vcould  News mencatat  pada  tahun  2015,  pertumbuhan  data  statistik  per hari  mencapai  2,5  quintillion  (10  pangkat  18)  byte  atau sekitar  Giga  Byte  (GB)  perdetik.  Pada  tahun  2018 pertumbuhan data ini diproyeksikan mencapai 50 ribu GB perdetik  [1].  Dengan  angka  sebesar  ini  membuat  suatu perusahaan atau organisasi mencari cara untuk menyimpan serta  mengolah  data  yang  banyak  tersebut.  Data  yang banyak  dapat  diolah  serta  dianalisis  sehingga  melahirkan sebuah value . Nilai yang merupakan hasil analisis tersebut dapat  dijadikan  sebuah  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan disuatu perusahaan atau organisasi.
Pertumbuhan  data  yang  besar  menyebabkan  teknologi big data yang ada saat ini menjadi solusi untuk menyimpan serta mengolah data yang banyak tersebut, maka dibutuhkan juga suatu sistem yang mampu memanajemen data-data tersebut hingga  menghasilkan  suatu value . Project  open  source bernama  Hadoop  hadir  sebagai  salah  satu  sistem  yang mampu memanjemen data secara terdistribusi
Pada  tahun  2005,  Doug  Cutting  dan  Mike  Cafarella menciptakan Hadoop saat bekerja pada perusahaan Yahoo! Hadoop adalah inspirasi yang didapatkan dari mainan gajah kecil  berwarna  kuning  milik  anak  Doug  Couting.  Hadoop versi  0.1.0  akhirnya  rilis  pada  bulan  April  2006,  sampai versi  terakhir  Hadoop  yang  rilis  pada  Maret  2017  adalah Apache  Hadoop  2.8.  Pada versi  terbaru  ini,  layanan  yang diberikan Hadoop juga termasuk untuk HDFS ( Hadoop
Distributed  File  System ),  Yarn  ( Yet  Another  Resource Negotiator ) dan MapReduce [2].
Hadoop  sendiri  menawarkan  teknologinya  yaitu  HDFS (Hadoop  Distributed  File  System)  dimana  data-data  yang ada  akan  di  distribusikan  dalam  bentuk block - block data untuk  disimpan  dalam  setiap  media  penyimpanan  ( node ) dalam  sebuah cluster . Penggunaan  Hadoop  di  era cloud computing seperti saat  ini  sangatlah  dibutuhkan  karena hadoop  sendiri menyebediakan file  system yang  dapat menyimpan  data  dalam  ukuran  besar  secara scalable . MapReduce juga termasuk kedalam project Apache Hadoop yang  dimana  HDFS  dan  MapReduce  yang  berguna  untuk menyelesaikan  permasalahan  data  besar  berbasiskan Java dan open  source. Hadoop file  system juga  mengklaim dirinya memiliki fitur toleransi tinggi, ketersediaan tinggi, keandalan  data,  replikasi, scalability ,  dan distributed storage.
1.1 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  di  atas, rumusan masalah dari penelitian ini adalah:
1. Langkah-langkah  apa  saja  yang  dilakukan  dalam implementasi HDFS sebagai infrastruktur pembangunan Big Data?
2. Faktor- faktor apa saja yang menentukan kinerja dari rancangan sistem HDFS yang diteliti?
3. Bagaimanakah  kinerja  HDFS  sebagai  infrastruktur pembangunan Big Data?
1.2 Tujuan Penelitian
1. Faktor-faktor  yang  digunakan  untuk  menentukan kinerja HDFS.
2. Melakukan  penelitian  atau  pengukuran  unjuk  kerja HDFS.
1.3 Manfaat Penelitian
1. Memahami langkah-langkah yang dilakukan.
2. Mengetahui  faktor-faktor  yang  menentukan  kinerja HDFS.
3. Menghasilkan  suatu  karya  tulis  yang  bisa  menjadi rujukan didalam mengimplementasikan HDFS sebagai infrastruktur pembangunan big data.

## 1.4 Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Lingkungan penelitian adalah lingkungan Virtualisasi, dimana  sistem  yang  dipasang  perangkat  Hadoop adalah Virtual Machine.
2. Sistem  HDFS  ini  diimplementasikan  dalam  konsep sistem terdistribusi dengan jumlah node adalah 3.
3. Penilaian kinerja peneliti menggunakan peralatan atau tools yang sudah ada atau tidak membuatnya sendiri.
4. Platform Sitem  Operasi  yang  digunakan  Homogen
(Linux).
5. Faktor  yang  dianalisa  untuk  menentukan  kinerja HDFS adalah waktu eksekusi faktor I/O atau read & write menggunakan  aplikasi benchmark Hadoop NNBench  &  TestDFSIO,  pengaruh block  size pada HDFS,  dan  pengujian availability atau  ketersediaan data.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Big Data
Big  data  adalah  data  yang  sudah  sangat  sulit  untuk dikoleksi,  disimpan,  dikelola  maupun  dianalisa  dengan menggunakan  sistem  database  biasa  karena  volumenya yang  terus  berlipat[3].  Dapat disimpulkan  bahwa  big  data adalah  data  dengan  ciri  berukuran  sangat  besar,  sangat variatif,  sangat  cepat  pertumbuhannya  dan mungkin  tidak terstruktur  yang  perlu  diolah  khusus  dengan  teknologi inovatif  sehingga  mendapatkan  informasi  yang  mendalam dan  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik  serta  tidak  dapat  di  proses  menggunakan  alat tradisional biasa dan harus menggunakan cara dan alat baru untuk mengolah data sehingga menjadi nilai.
Big data memiliki 5 karakteristik yaitu:
1. Volume yaitu  sejumlah  data  besar  yang  dihasilkan perdetiknya.
2. Velocity yaitu  kecepatan  data  baru  yang  dihasilkan dan pertumbuhan serta perubahannya.
3. Variety yaitu mengacu pada berbagai jenis data.
4. Veracity yaitu  kebenaran  serta  keakuratan  dari suatu data.
5. Value yaitu  kemampuan  kita  mengubah  data yang ada menjadi sebuah nilai.

## Gambar 1. Karakteristik Big Data

## 2.2 Kinerja
Menurut  kamus  besar  bahasa  Indonesia,  kinerja  adalah kemampuan  kerja.  Kinerja  suatu software bisa  menurun karena  suatu  hal,  dan  kinerja  suatu  software  juga  bisa dioptimalkan.  Untuk  mengoptimalkan  kinerja  suatu software kita  harus  mengetahui  faktor-faktor  yang  dapat mengoptimalkannya
2.3 Hadoop
Hadoop atau Apache Hadoop adalah software open source yang  ditulis  menggunakan  bahasa  Java  untuk  dijalankan
secara  terdistribusi  dan scalable. Hadoop  dibangun berdasarkan  algoritma  MapReduce  dari  Google  Inc. Hadoop  menyediakan  penyimpanan  besar-  besaran  untuk jenis data, serta kemampuan untuk menangani tugas-tugas atau pekerjaan secara bersamaan.
Hadoop sendiri sejak tanggal 23 Januari 2008 telah menjadi proyek  tingkat  atas  yang  dimiliki  lingkungan  Apache Software  Foundation  dan  dikembangkan  secara  terbuka oleh  komunitas  kontributor  secara global.  Owen  O’Malley adalah orang yang diikut sertakan ke proyek Hadoop pada Maret 2006, dan hadoop 0.1.0 dirilis pada April 2006.
2.4 Hadoop File System (HDFS)
HDFS adalah sistem file yang dirancang untuk menyimpan file  yang  sangat  besar  dengan  pola  akses  data  streaming, berjalan  di  cluster  pada  perangkat  keras komoditas  [4] . Hadoop  File  System  atau  HDFS  adalah  sebuah  file terdistribusi, skalabel, dan portable yang ditulis menggunakan  bahasa  pemrograman  Java  untuk  kerangka Hadoop.  HDFS  menyimpan  file  besar  (biasanya  dalam kisaran  gigabytes  hingga  terabytes)  di  dalam  beberapa mesin. HDFS akan melakukan proses pemecahan file besar menjadi  bagian-bagian  lebih  kecil yang  kemudian  akan didistribusikan ke cluster-cluster dari komputer. Data yang di  potong  menjadi  lebih  kecil   disebut block dan  ukuran block dapat diatur sesuai kebutuhan.
Setiap data atau file yang kita simpan di HDFS akan selalu memiliki  lebih  dari  satu copy data  atau  file  tersebut.  Hal tersebut  di  namakan  Replication  Factor (RF) dimana satu file  disimpan  di  3  data node sehingga   jika  ada  satu DataNode  yang  rusak,  maka  DataNode  yang  lainnya  bisa memberikan filenya.
Gambar 2. HDFS

## 2.5 Block Size
Block size adalah potongan-potongan data yang tersimpan di  dalam  HDFS  [5].  Ukuran  block  size  pada  HDFS umumnya  adalah  128  MB.  Dengan  begitu,  file  HDFS dipotong menjadi potongan 128 MB, dan jika
memungkinkan  setiap  potongan  akan  berada  dalam DataNode yang berbeda.

## 2.6 MapReduce
Kerangka  kerja  perangkat  lunak  untuk  menulis  aplikasi dengan  mudah  yang  memproses  sejumlah  besar  data (kumpulan  data  multi-terabyte)  secara  paralel  pada kelompok  besar  (ribuan  node)  perangkat  keras  komoditas dengan  cara  yang  dapat  diandalkan  dan  toleran kesalahan [6].
2.7 Yet Another Resource Negotiator (YARN)
YARN  adalah  platform  sumber  daya  generik  untuk mengelola  sumber  daya  dalam  sebuah  typical  cluster. YARN  diperkenalkan  pada  Hadoop  2.0,  yang  merupakan kerangka kerja pemrosesan sumber terbuka yang terdistorsi dari Apache Software Foundation. YARN juga diciptakan oleh  nama  MapReduce  2.0.  ini  sejak  apache  hadoop mapreduce  telah  dirancang  ulang  apache  hadoop YARN.YARN  sebagai  bahan  komputasi  generik  untuk mendukung  MapReduce  dan  paradigma  aplikasi  lainnya dalam cluster hadoop yang sama.
2.8 Java Development Kit (JDK)
Java  Development  Kit  (JDK)  adalah  implementasi  salah satu Platform Java,  Edisi  Standar, Platform Java,  Edisi Enterprise ,  atau platform  Micro  Edition yang  dirilis  oleh Oracle  Corporation  dalam  bentuk  produk  biner  yang ditujukan  untuk  Pengembang  Java  di  Solaris,  Linux, MacOS atau Windows.
2.9 Secure Shell (SSH)
Secure Shell adalah sebuah protokol jaringan kriptografi untuk komunikasi data yang aman, login antarmuka baris perintah,  perintah  eksekusi  jarak  jauh,  dan  layanan jaringan  lainnya  antara  dua  jaringan komputer. Semua komunikasi  antara  klien  dan  server  dienkripsi  dengan aman dan dilindungi dari modifikasi [7].

## 2.10 TestDFSIO
TestDFSIO  adalah  aplikasi benchmark hadoop  yang berfungsi  menguji  kinerja  I/O  pada  HDFS  dan  juga  ini sangat  membantu  untuk  tugas-tugas  seperti  stress  testing HDFS, untuk menemukan bottleneck kinerja di jaringan [8].
2.11 NameNode Benchmarks (NNBENCH)
NNBench adalah aplikasi benchmark hadoop yang memiliki tujuan  untuk  memeriksa  konfigurasi  NameNode  pada multinode cluster hadoop . Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan  pekerjaan  MapReduce  sebagai  cara  yang nyaman  untuk  membaca dan  menulis  file  secara  parallel. Tolok  ukur  nnbench  berguna  untuk  menguji-beban namenode.  Benchmark  ini  mensimulasikan  volume  tinggi permintaan  manipulasi  file  terhadap  HDFS  untuk  "stress- test" kemampuan namenode untuk mengelola HDFS [9].

## 2.12 Throughput
Throughput adalah  kemampuan sebenarnya suatu jaringan dalam  melakukan  pengiriman  data.  Biasanya  throughput selalu dikaitkan dengan bandwidth, karena throughput bisa juga  disebut  dengan  bandwidth.  Akan  tetapi  bandwidth bersifat fix, sedangkan throughput sifatnya adalah dinamis tergantung traffic yang sedang terjadi [10].

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis Kebutuhan Hardware
Tabel 1. Analisis Kebuthan Hardware

## Spesifikasi  NameNode  DataNode1  DataNod e2
Processor One Core One Core One Core RAM 1.5 GB 1.5 GB 1.5 GB System Operation Linux Ubuntu 16.04 Linux Ubuntu 16.04 Linux Ubuntu 16.04 3.2 Analisis Kebutuhan Software
Dalam penelitian analisis kinerja HDFS sebagai infrastruktur pembangunan big data, peneliti menggunakan perangkat lunak ( software) yang akan  digunakan:
- VirtualBox
- Java Development Kit (JDK) 1.8
- Secure Shell (SSH)
- OS Linux Ubuntu 16.04
- Hadoop 2.7.2
- MapReduce/YARN

## 3.3 Perancangan Sistem
Gambar 3. Perancangan Sistem
3.4 Rancangan Pengujian
Gambar 4. Rancangan Pengujian

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1   Implementasi
1. Instalasi Java pada NameNode dan DataNode dengan mendownload pada websitenya. Lalu ekstrak dengan perintah: sudo tar xvzf jdk-8u191-linux- x64.tar.gz
2. Membuat  User  Hadoop  yang  akan  dijadikan  user untuk  menjalankan  hadoop  di  NameNode  dan DataNode, dengan perintah:
$ sudo su
$sudo addgroup hadoop
$sudo adduser hduser
$sudo adduser hduser hadoop
3. Menambah  alamat  IP  pada  konfigurasi  NameNode dan Datanode dengan perintah:
$ sudo /nano/hosts
4. Melakukan instalasi ssh dengan perintah:
$ sudo apt-get install openssh-server
5. Disable  IPV6  dengan  perintah: $sudo  nano /etc/sysctl.conf
6. Sebelum  melakukan  instalasi,  download  hadoop terlebih  dahulu  kemudian  dapat  melakukan  instalasi hadoop-2.7.2 dengan perintah:
$cd /usr/local $sudo tar – xvf hadoop-2.7.2.tar.gz $sudo ln – s hadoop-2.7.2 hadoop
7. Karena hadoop berplatform aplikasi java maka penulis menambahkan konfigurasi pada aplikasi hadoop:
$ sudo nano
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop- env.sh
# export
JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_1 91
8. Kemudian konfigurasi  hadoop  untuk  merubah parameter dalam memproses dokumen.
$ sudo nano
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core- site.xml $ sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs- site.xml $ sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn- site.xml
$ sudo nano
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred- site.xml
9. Format NameNode dengan perintah:
$hdfs namenode – format
10. Menjalankan hadoop HDFS:
$ start-dfs.sh
11. Menjalankan YARN dengan perintah:
$ start-yarn.sh
4.2   Pengujian

## A.   Menjalankan Aplikasi TestDFSIO
$ hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapr ed uce/hadoop-mapreduce-client-
jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO – write – nrFiles 1 – fileSize 500 $ hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapr ed uce/hadoop-mapreduce-client- jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO – read – nrFiles 1 – fileSize 500

## B.   Menjalankan Aplikasi NNBeach
$hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapr ed uce/hadoop-mapreduce-client- jobclient-2.7.2-tests.jar nnbench - operation create_write – numberOfFiles 500 $hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapr ed uce/hadoop-mapreduce-client- jobclient-2.7.2-tests.jar nnbench - operation  open_read – numberOfFiles 500
C.   Pengubahan Blocksize
$  start=$(date +’%s%N’/1000000) &&
hadoop fs – D
dfs.block.size= 201326592 – put  Desktop/perc1
/pengujian1  &&  echo  “it  took  $(($( date +’%s%N’/1000000) -  $start))
miliseconds”
D.   Penghapusan File
$ start=$(date +’%s%N’/1000000) && hadoop fs –rmr –R /pengujian1/perc1 && echo “it
took  $(($(date  +’%s%N’/1000000)  –
$start)) miliseconds”
E.   Pengujian Availability
Pengujian availability atau  ketersedian  data  menggunakan skenario  dimana  salah  satu  datanode  di  non-aktifkan,  dan namenode  melakukan  penulisan ( write) ke  HDFS.  Pada pengujian  ini,  peneliti  menjadikan  datanode2  sebagai datanode  yang  di-non  aktifkan  saat  menyalin  atau menuliskan file ke dalam HDFS. Setelah namenode selesai melakukan penulisan pada HDFS, datanode2 yang di non- aktifkan  akan  diaktifkan  kembali,  lalu  dicek  apakah datanode2 tersebut bisa mengakses atau terdapat data yang namenode sudah tuliskan atau salin dari local komputer ke HDFS.
4.3   Hasil Pengujian

## A.    Pengujian menggunakan TestDFSIO
Tabel 2. Rata-Rata Hasil Pengujian Waktu Eksekusi Write TestDFSIO
Ukuran Data Rata-Rata Waktu 500 MB 64.7614 750 MB 76.6135 1 GB 90.0102 1.25 GB 97.2241 1.5 GB 109.3927 1.75 GB 121.8342 2 GB 130.2249 2.25 GB 142.2701 2.5 GB 151.1286
Gambar 5. Grafik Pengujian Waktu Eksekusi Write TestDFSIO
Dari  hasil  pengujian  waktu  eksekusi write TestDFSIO, menghasilkan waktu eksekusi (ms) yang kemudian peneliti ambil  rata-rata  waktu  eksekusi  tersebut.  Dari  tabel  2  dan gambar  grafik  5  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  peningkatan waktu  dalam  eksekusi write file  pada  tiap  size  file  yang berbeda dan dapat disimpulkan dari hasil percobaan, bahwa
semakin besar data yang diinputkan atau dituliskan kedalam HDFS maka dibutuhkan waktu eksekusi yang lebih banyak untuk  menyelesaikannya  atau  mendistribute  file  tersebut kedalam multinode cluster.
Tabel 3. Rata-Rata Hasil Pengujian Throughput Write TestDFSIO
Ukuran Data Rata-Rata Throughput 500 MB 18.31626 750 MB 19.85701 1 GB 21.50108 1.25 GB 21.48077 1.5 GB 21.90281 1.75 GB 22.05891 2 GB 22.49039 2.25 GB 22.58389 2.5 GB 22.63189
Gambar 6. Grafik Pengujian Throughput Write TestDFSIO
Dari  hasil  pengujian  throughput write TestDFSIO menghasilkan  throughput  yang  kemudian  peneliti  ambil rata-rata waktu throughput tersebut. Throughput merupakan rate  atau  kecepatan  ideal  proses  transfer data.  Dari  tabel  3 dan gambar grafik 6 dapat dilihat bahwa terdapat penurunan dan peningkatan throughput dalam eksekusi write file pada tiap size file yang berbeda.
Tabel 4. Rata-Rata Hasil Pengujian Waktu Eksekusi Read TestDFSIO Ukuran Data Rata-Rata Waktu 500 MB 38.7392 750 MB 42.7533 1 GB 43.9625 1.25 GB 50.6232 1.5 GB 53.4373 1.75 GB 54.9171 2 GB 65.4070 2.25 GB 67.4835 2.5 GB 69.1808
Gambar 7. Grafik Pengujian Ekseskusi Read TestDFSIO
Dari  pengujian  waktu  eksekusi read TestDFSIO, menghasilkan waktu eksekusi (ms) yang kemudian peneliti ambil  rata-rata  waktu  eksekusi  tersebut.  Dari  tabel  4  dan gambar  grafik  7  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  peningkatan waktu  dalam  eksekusi read file  pada  tiap  size  file  yang berbeda dimana semakin banyak jumlah file yang di create maka membutuhkan waktu yang lebih banyak.
Tabel 5. Rata-Rata Hasil Pengujian Waktu Throughput Read TestDFSIO Ukuran Data Rata-Rata Throughput 500 MB 48.35268 750 MB 51.48495 1 GB 52.66642 1.25 GB 53.85110 1.5 GB 53.95331 1.75 GB 54.75796 2 GB 56.09208 2.25 GB 58.02916 2.5 GB 67.93803
Gambar 8. Grafik Hasil Pengujian Throughput Read TestDFSIO
Dari  hasil  pengujian  throughput read TestDFSIO, menghasilkan  throughput  yang  kemudian  peneliti  ambil rata-rata waktu throughput tersebut. Throughput merupakan rate atau kecepatan ideal proses transfer data.  Dari  tabel  5 dan  gambar  grafik  8  dapat  dilihat  bahwa  terdapat penurunan dan peningkatan throughput dalam eksekusi read file pada tiap size file yang berbeda.
B.    Pengujian Menggunakan Aplikasi Benchmarks NNBench
Tabel 6. Rata-Rata Hasil Pengujian Create NNBench Ukuran data/file Rata-Rata Waktu 500 File 1.5817 1000 File 1.5942 1500 File 1.6896 2500 File 1.7730 3000 File 1.8075

## Gambar 9. Grafik Hasil Pengujia Create NNBench
Dari  hasil  pengujian create NNBench,  kemudian  peneliti ambil  rata-rata  waktu  eksekusi  tersebut.  Dari  tabel  6  dan gambar grafik 9 dapat dilihat bahwa terdapat peningkatan waktu dalam eksekusi create file pada tiap jumlah file yang berbeda,  dimana  semakin  banyak  file  yang  di create atau di write maka  akan  menyebabkan  bertambahnya  atau semakin lamanya waktu eksekusinya.
Tabel 7. Rata-Rata Hasil Pengujian Read NNBench
Ukuran data/file Rata-Rata Waktu 500 File 1.4645 1000 File 1.5523 1500 File 1.6478 2500 File 1.7022 3000 File 1.7151
Gambar 10. Grafik Hasil Pengujia Read NNBench
Dari  hasil  pengujian read NNBench,  kemudian  peneliti ambil  rata-rata  waktu  eksekusi  tersebut.  Dari  tabel  7  dan gambar  grafik  10  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  terdapat penurunan  serta  peningkatan  waktu  dalam  eksekusi read file  pada  tiap  jumlah  file  yang  berbeda.  Peneliti menyimpulkan dari hasil percobaan, bahwa semakin banyak file yang dieksekusi read maka dibutuhkan waktu eksekusi yang lebih banyak untuk menyelesaikannya.
C.    Pengujian Pengubahan BlockSize
Tabel 8. Rata-Rata Hasil Pengujian Bloxksize Ukuran Data Blocksize 192 MB Blocksize 256 MB Blocksize 320 MB Blocksize 384 MB 500 MB 46.8658 35.7724 34.1890 34.0330 1 GB  75.7346 70.7182 68.5578 67.1126 1.5 GB 166.2886 166.0500 165.6774  165.693 2.5 GB 164.974 163.6478 162.582 162.4504 3 GB  208.4008 205.5622 205.2518  203.3004
Gambar 11. Grafik Hasil Pengujian Blocksize
Dari  tabel 8  dan gambar  grafik  11  pengujian pengubahan blocksize  peniliti  menyimpulkan  dengan  pengubahan blocksize dapat mempercepat waktu eksekusi penulisan file atau  data  ke  HDFS.  File  yang  berukuran  500  MB  akan dibagi  atau  di split menjadi  beberapa  ukuran block ,  jika ukuran  masing-masing block 192  MB  maka  akan menghasilkan 3 block dimana block 1 berukuran 192 MB, block 2 berukuran 192 MB, dan block 3 berukuran 116 MB. Jika  ukuran block nya  menjadi  384  MB,  maka  kan menghasilkan 2 block dimana block 1 berukuran  384  MB dan block 2  berukuran  116  MB. Jika  jumlah block semakin  sedikit  maka  akan  mengurangi  kerja  dari namenode.
D.    Pengujian Penghapusan Data
Tabel 9. Rata-Rata Hasil Pengujian Penghapusan Data
Ukuran data/file Rata-Rata Waktu 500 MB 12.3864 1 GB 12.5206 1.5 GB 12.6274 2.5 GB 12.9570 3 GB 12.9844
Gambar 12. Grafik Hasil Pengujian Penghapusan File
Dari tabel 9 dan gambar grafik 12 menunjukan peningkatan waktu  eksekusi  penghapusan  file  pada  ukuran  yang berbeda.  Peneliti  dapat  menyimpulkan  bahwa  semakin besar  ukuran  file,  maka  akan  membutuhkan  waktu  yang lebih lama untuk melakukan penghapusan file pada HDFS.
E.     Pengujian Availability
Pada  pengujian availability data  ini  peneliti  menarik kesimpulan  bahwa  HDFS  tingkat  ketersediaan  datanya baik,  karena  telah  dilakukan  percobaan  menonaktifkan salah  satu  datanode  yaitu  datanode2.  Kerika  namenode menginputkan  atau  menuliskan  data  ke  HDFS,  setelah selesai  namenode  menuliskan  data  ke  HDFS,  maka datanode2  diaktifkan  kembali.  Lalu  dicek  atau  dipastikan apakah datanode2 mendapatkan data yang namenode sudah tuliskan.  Dan  hasilnya space harddisk  datanode2 berkurang,  yang  membuktikan  bahwa  saat  keadaan dinonaktifkan  pun  datanode2  tetap  mendapatkan  data percobaan yang tadi dituliskan.
5. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
a. Langkah  yang  dilakukan  dalam  implementasi  HDFS sebagai  infrastruktur  pembangunan big data  adalah menyiapkan  lingkungan  kerja  HDFS  dan big data dengan  melakukan  instalasi  Oracle  Java  JDK, pembuatan user hadoop, mendaftarkan IP Address dan Hostname,  instalasi  dan  konfigurasi  SSH, melakukan disable  IPV6,  dan  installasi  dan konfigurasi  Hadoop pada 3  node menggunakan teknik virtualisasi.
b. Faktor- faktor yang menentukan kinerja dari rancangan sistem HDFS adalah ukuran  file dan ukuran blocksize .
c. Kinerja HDFS sebagai infrastruktur pembangunan big data  menyatakan  bahwa  semakin  besar  ukuran  dari blocksize membuat  waktu eksekusinya  menjadi lebih cepat.
5.2 Saran
a. Penelitian selanjutnya dapat diimplementasikan pada sistem real atau tidak dalam lingkungan virtualisasi
b. Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan menambah jumlah datanode lebih dari 2. c. Penelitian selanjutnya dapat dikembangkan menggunakan  aplikasi benchmarks hadoop  sejenis dengan TestDFSIO.
d. Size atau ukuran data yang jauh lebih besar dan lebih banyak  dari  penelitian  ini  untuk  dijadikan  bahan didalam pengujian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  J.  Barrent,  et  al.,  “ SSH  The  Secure  Shell:  The Devinitive  Guide”, United  Of  America:  O'Reilly Media Inch, 2005.
[2] “Data  Statistik  Tumbuh  50.000  GB  per  detik,” Databooks 3 Maret 2017. (Online) Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2017/03/
2018-data-statistik-tumbuh-50000-gb-per-detik
[diakses 20 Januari 2018]
[3] D. deRoos, “ Hadoop For Dummies,” John Wiley & Sons, 2014.
[4] gtBlogger, “ Mengulas  Lengkap  Tentang  Hadoop: Software Pengelolaan Big Data,”
blog.gamatechno.com,  15  Juni  2017.  (Online) Availbale:  https://blog.gamatechno.com/software- hadoop- big-data/ [diakses 20 Januari 2018]
[5] “HDFS Architecture Guide ," The Apache Software Foundation, 08 April 2013. (Online) Available:
https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design. html #Data+Blocks [diakses 9 Mei 2018]
[6] Herman Yuliandoko S.T., M., “Jaringan Komputer Wire dan Wireless Beserta Penerapannya ,” Sleman: Deepublish, 2018.
[7] “MapReduce  Tutorial ,”  The  Apache  Software Foundation, 08 April 2013. (Online) Available:
https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutor ial.html [diakses 8 Mei 2018]
[8] E. Paulson, “ HDFS  Benchmark ,”  28 Agustus 2013. (Online) Available:
http://blog.unit1127.com/blog/2013/08/28/benchma rks/#nnbench [diakses 9 Mei 2018]
[9] W. M. Wijaya, B. M., “Teknologi BIG DATA ,” Samudera Hindia, 2015.
[10]  M.H. Yuliandoko, “Jaringan Komputer Wire dan Wireless Beserta Penerapannya,” Sleman: Deepublish, 2018.