4 Kelebihan Utama Apache Spark pada Data Engineer
Dalam era data-driven yang semakin kompleks, Data Engineer merupakan salah satu role yang bekerja di balik layak. Mereka bertugas untuk memastikan data yang ada mengalir dengan lancar dan siap untuk dianalisis.
Untuk melakukan tugas tersebut, Data Engineer akan membutuhkan tools sebagai senjata nya. Salah satu tools yang semakin sering digunakan oleh Data Engineer adalah Apache Spark.
Dengan kemampuannya yang luar biasa dalam mengelola data secara distribusi dan performa yang tinggi, Apache Spark telah mengubah cara Data Engineer bekerja. Bagi seorang Data Engineer, Apache Spark adalah alat yang tak tergantikan.
Kecepatan, fleksibilitas, ekosistem yang kaya, dan dukungan komunitas yang besar menjadikannya salah satu alat yang paling efektif untuk mengelola dan memproses data dalam skala besar. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa kelebihan dari Apache Spark hingga membuat Data Engineer begitu membutuhkan tool ini untuk menyelesaikan pekerjaannya. Apa saja hal tersebut? Yuk, simak pembahasannya!
1. Pemrosesan Data dalam Skala Besar dengan Cepat
Salah satu kelebihan yang dimiliki oleh Apache Spark adalah kemampuannya untuk memproses data dalam skala besar secara cepat. Apache Spark memang dirancang untuk mengatasi data dengan volume yang sangat besar dan mampu memprosesnya secara paralel di beberapa node komputer.
Hal ini memungkinkan Data Engineer untuk mengelola data yang berkembang dengan cepat dan memberikan hasil dalam waktu singkat. Misalnya, ketika perusahaan mengumpulkan data streaming dari ribuan sensor, Apache Spark dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data ini secara real-time dengan cepat dan efisien.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Fleksibilitas dalam Pemrosesan Data
Apache Spark mendukung pemrosesan data yang berasal dari berbagai sumber data dan jenis data, termasuk data terstruktur, data tak terstruktur, data streaming, serta data batch.
Data Engineer dapat menggunakan Apache Spark untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, melakukan transformasi kompleks, dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
Fleksibilitas inilah yang kemudian membuat Apache Spark menjadi tool yang sangat kayak diandalkan dalam pengolahan data yang bervariasi, seperti data pelanggan, log server, data sensor, dan lain-lain.
3. Ekosistem Library yang Luas
Apache Spark memiliki ekosistem yang sangat luas dan beragam, dimana ekosistem ini mencakup library seperti Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (Machine Learning Library), dan GraphX. Hal ini memungkinkan Data Engineer untuk melakukan berbagai tugas dalam satu environment.
Misalnya, dengan memanfaatkan Spark SQL, Data Engineer dapat menjalankan query SQL pada data yang diolah oleh Spark, sementara dengan MLlib, mereka dapat mengembangkan model machine learning secara langsung.
Dengan ekosistem yang kaya ini, Data Engineer dapat melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efisien tanpa harus berpindah-pindah antar platform.
4. Dukungan Komunitas yang Besar
Selain tiga kelebihan di atas, Apache Spark juga memiliki dukungan komunitas yang sangat besar dan aktif. Tentu saja ini menunjukkan bahwa ada banyak sumber daya, tutorial, dan bantuan yang tersedia untuk Data Engineer yang bekerja dengan Spark.
Jika Data Engineer menghadapi masalah atau perlu memahami bagaimana melakukan sesuatu dengan Apache Spark, mereka bisa bertanya di komunitas tersebut karena kemungkinan besar ada seseorang dalam komunitas yang telah menghadapi masalah serupa dan bersedia untuk membantu. Sehingga proses belajar dan menguasai Apache Spark akan menjadi lebih mudah.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri