4 Tools Apache Andalan Data Engineer Professional
Di era digital yang dipenuhi dengan data, peran seorang Data Engineer menjadi semakin vital. Mengelola, mengolah, dan menganalisis data tidak hanya menjadi tugas rutin, tetapi juga menjadi core dari kemajuan dan keberhasilan perusahaan dalam berbagai industri. Sebagai salah satu garda terdepan dalam ekosistem data, seorang Data Engineer bertanggung jawab atas fondasi teknis yang mendukung proses pengambilan keputusan yang cerdas dan tepat waktu.
Sebagai seorang Data Engineer, memahami kompleksitas tumpukan data adalah kunci. Tidak hanya tentang jumlahnya yang besar, tetapi juga tentang keragaman format, sumber, dan struktur yang dimiliki data tersebut. Dalam menjalankan tugasnya, seorang Data Engineer membutuhkan akses ke berbagai tools dan teknologi yang dirancang khusus untuk menavigasi dan mengelola kekayaan informasi yang tersedia.
Apache merupakan salah satu environment powerful yang banyak dimanfaatkan oleh Data Engineer. Tools ini dikenal di berbagai belahan dunia. Apa saja produk Apache yang digunakan oleh Data Engineer? Yuk kita simak bersama!
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop adalah framework software open source yang dirancang untuk menyimpan dan mengolah data yang sangat besar secara terdistribusi di kumpulan komputer. Hadoop menggunakan model pemrograman terdistribusi yang disebut MapReduce untuk memproses data secara paralel di dalam kluster komputer. Dengan Apache Hadoop, seorang Data Engineer dapat menyimpan, mengakses, dan mengolah data yang sangat besar dengan efisien, serta melakukan analisis data yang kompleks.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apache Spark
Apache Spark adalah framework pemrosesan data terdistribusi yang sangat cepat yang dirancang untuk mengolah data secara real-time dan batch. Dibandingkan dengan MapReduce yang digunakan oleh Apache Hadoop, Apache Spark menawarkan kinerja yang jauh lebih cepat karena memanfaatkan pemrosesan in-memory dan pengoptimalan query yang canggih. Sebagai alat yang sangat fleksibel, Apache Spark digunakan oleh para Data Engineer untuk melakukan berbagai tugas, termasuk analisis data, pemrosesan aliran data, dan pembelajaran mesin.
3. Apache Kafka
Apache Kafka adalah platform streaming data yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengirimkan data secara real-time di dalam aplikasi dan sistem. Kafka menyediakan interface yang andal dan toleran terhadap kesalahan untuk mengirimkan data di antara berbagai komponen sistem dengan kecepatan tinggi dan latency rendah. Sebagai alat yang sangat penting dalam arsitektur data modern, Kafka membantu seorang Data Engineer untuk membangun solusi streaming data yang scalable dan andal.
4. Apache Airflow
Apache Airflow adalah platform manajemen workflow yang digunakan untuk mengatur, menjadwalkan, dan memantau alur kerja pemrosesan data yang kompleks. Dengan Airflow, seorang Data Engineer dapat membuat dan mengelola alur kerja yang terdiri dari serangkaian tugas pemrosesan data yang harus dijalankan secara terjadwal atau berdasarkan peristiwa tertentu. Airflow menyediakan interface yang intuitif untuk membuat alur kerja, serta fitur pemantauan dan logging yang kuat untuk melacak kinerja alur kerja.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Dengan menggunakan alat-alat ini, seorang Data Engineer dapat mengelola tumpukan data yang besar dan kompleks dengan lebih efisien, serta menghasilkan wawasan yang berharga dari data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Yuk persiapkan diri menjadi Data Engineer bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K