Apache Spark dan Data Lake dalam Data Engineering

Apache Spark merupakan platform komputasi terdistribusi yang dirancang untuk memproses data dalam skala besar dengan kecepatan tinggi. Dengan kemampuan pemrosesan data secara paralel di banyak node, Spark dapat menunjang kinerja data engineer melalui berbagai jenis analisis. Mulai dari pemrosesan batch hingga pemrosesan aliran data secara real-time. 

Apache Spark bagi seorang data engineer menyediakan berbagai API untuk bahasa pemrograman seperti Java, Scala, Python, dan R, serta memiliki modul khusus untuk analisis SQL, pemrosesan graf, pembelajaran mesin, dan pemrosesan data terstruktur. Kekuatan utama Spark terletak pada kemampuannya untuk menyimpan data dalam memori (in-memory computing), yang secara signifikan meningkatkan kecepatan eksekusi dibandingkan dengan pendekatan berbasis disk tradisional.

Namun selain penggunaan Apache Spark, seorang data engineer juga dihadapkan dengan istilah data lake. Dalam dunia data engineering, istilah data lake sering kali muncul sebagai konsep kunci dalam pengelolaan data besar dan analitik. Artikel ini akan membahas secara mendalam apa itu data lake, bagaimana konsep ini diterapkan dalam Apache Spark, dan mengapa hal ini penting bagi data engineer. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu Data Lake?

Data lake merupakan sistem penyimpanan terpusat yang memungkinkan organisasi untuk menyimpan data dalam format mentahnya, baik terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Hal ini berbeda dengan data warehouse yang menyimpan data dalam format yang sudah diproses dan terstruktur. Data lake menyimpan data dalam bentuk aslinya sehingga memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar dalam analisis dan pemrosesan data.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Karakteristik Utama Data Lake

Ada beberapa karakteristik utama pada data lake, meliputi:

• Penyimpanan Data Beragam: Data lake dapat menyimpan berbagai jenis data, termasuk file teks, gambar, video, log, dan data dari berbagai sumber lainnya.

• Skalabilitas: Data lake dirancang untuk menangani volume data yang sangat besar dan skalabilitas yang tinggi.

• Keterjangkauan: Umumnya menggunakan penyimpanan yang terjangkau, seperti penyimpanan berbasis cloud untuk menekan biaya.

• Akses dan Integrasi: Data dapat diakses dan diintegrasikan menggunakan berbagai alat dan teknologi yang mana dapat memberikan fleksibilitas dalam analisis.

3. Keterkaitan antara Apache Spark dan Data Lake dalam Data Engineering

Apache Spark adalah platform komputasi data besar yang sangat populer di kalangan data engineer. Spark dikenal karena kemampuannya dalam memproses data secara cepat dan efisien. Dalam konteks data lake, Apache Spark sering digunakan untuk mengolah data yang disimpan dalam data lake. Berikut adalah beberapa cara Spark berintegrasi dengan data lake:

• Pembacaan dan Penulisan Data: Spark dapat membaca data langsung dari data lake dalam berbagai format seperti Parquet, ORC, Avro, dan JSON. Spark juga dapat menulis hasil pemrosesan kembali ke data lake, menjaga data tetap dalam format yang dapat diakses dan digunakan di masa mendatang.

• Pemrosesan Data Terdistribusi: Spark menawarkan pemrosesan data terdistribusi yang memungkinkan pengolahan data dalam skala besar dengan efisiensi tinggi. Ini sangat berguna ketika bekerja dengan data lake yang menyimpan volume data yang sangat besar.

• Integrasi dengan Alat BI dan ML: Spark memfasilitasi integrasi dengan alat Business Intelligence (BI) dan Machine Learning (ML) untuk analisis lanjutan. Misalnya, Spark SQL memungkinkan pengguna untuk menjalankan kueri SQL langsung pada data yang disimpan di data lake.

• Pembersihan dan Transformasi Data: Dengan Spark, data engineer dapat melakukan pembersihan dan transformasi data secara efisien. Spark's DataFrame API dan RDD (Resilient Distributed Dataset) memungkinkan manipulasi data yang kompleks dan pemrosesan data yang berat.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Keuntungan Menggunakan Data Lake dengan Apache Spark

Ada keuntungan yang bisa diperoleh ketika data engineer mengkombinasikan konsep data lake dengan Apache Spark. Apa saja keuntungannya? Berikut adalah rinciannya:

• Data lake memungkinkan penyimpanan data dalam format aslinya sehingga memberikan fleksibilitas untuk melakukan analisis secara mendalam. Apache Spark memungkinkan pemrosesan data tersebut dengan cepat dan efisien.

• Kombinasi data lake dan Spark memberikan kemampuan untuk menangani dan memproses data dalam skala besar dengan performa yang optimal.

• Menggunakan data lake bersama Apache Spark, terutama bila diimplementasikan di cloud. Hal ini tentu dapat mengurangi biaya penyimpanan dan komputasi dibandingkan dengan solusi tradisional.

Yuk, mulai belajar dan kuasai skill data scientist dari nol hingga advanced. Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.

• Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Yuk langsung mulai perjalanan belajar data science sekarang bersama DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid