TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 11 Jam 10 Menit 34 Detik

Apache Spark, Tools Data Science yang Kompleks

Belajar Data Science di Rumah 05-Februari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3ce6036474ff70b95b5a9b5b7859523b_x_Thumbnail800.jpeg

Data science adalah ilmu yang meliputi setidaknya tiga domain ilmu pengetahuan, yaitu matematika/statistika, ilmu komputer, dan bisnis. Hal inilah yang menjadikan data science semakin diminati pada industri. Penggunaannya menghasilkan sebuah keputusan yang lebih akurat karena berdasarkan data. Jenis data yang dapat diolah pun tidak terbatas. Bahkan data kompleks sekalipun.


Data science juga memerlukan tools khusus untuk dapat memproses data yang kompleks. Ini bertujuan agar proses analisa data tetap berjalan dengan baik dan efisien. Salah satu tools yang bisa digunakan adalah Apache Spark. Kalian bisa mengakses data dengan skala besar menggunakan tools ini. Apa sebenarnya Apache Spark? Keunggulan apa saja yang dimilikinya? Simak penjelasan berikut ini!


1. Apa Itu Apache Spark?

Data Science

Pada dasarnya Apache Spark merupakan sebuah framework atau environment yang dapat digunakan untuk mengakses data dari berbagai sumber berbeda, kemudian mengolah data tersebut, kemudian menyimpannya ke dalam penyimpanan data untuk dianalisis. Apache Spark merupakan tools data science yang sangat berguna untuk membangun jalur pemrosesan data dengan mudah, didukung oleh beberapa jenis bahasa pemrograman dan menyediakan berbagai library yang dapat memenuhi kebutuhan pemrosesan data. Kalian dapat mengakses hingga petabyte data dari berbagai sumber penyimpanan berbeda dan memprosesnya secara cepat dengan menyiapkan beberapa node server yang terinstall framework Apache Spark. 


Apache Spark juga dilengkapi dengan library untuk memenuhi kebutuhan analisis data seperti GraphX untuk komputasi grafik, dan MLlib untuk memenuhi kebutuhan pengolahan data menggunakan machine learning. Eksekusi dari aplikasi yang dibangun menggunakan Spark dapat mendukung pemrosesan data secara real time, sehingga dapat digunakan untuk membangun pipa pemrosesan Big Data dari berbagai sumber data, menuju penyimpanan data secara terus menerus.


Baca juga : Algoritma Data Science : Pengertian Hingga Contoh


2. Komponen Pada Apache Spark

Data Science

Apache Spark memiliki beberapa komponen dan dukungan dari berbagai bahasa pemrograman. Berikut komponen yang ada pada Apache Spark.


Spark core

Spark Core adalah mesin dasar untuk pemrosesan data paralel dan terdistribusi skala besar. Library tambahan dapat dibangun di atas Spark Core sehingga memungkinkan beragam pemrosesan seperti untuk streaming, SQL, dan Machine Learning untuk mendukung berbagai aktivitas pemrosesan data. Komponen ini berisi fungsionalitas dasar Spark seperti penjadwalan tugas, manajemen memori, interaksi dengan sistem penyimpanan, dll. Tanpa Spark Core berbagai library Spark lainnya tidak dapat dijalankan pada suatu mesin atau server.


Spark SQL

Spark SQL adalah library yang mengintegrasikan pemrosesan data relasional dengan Spark functional programming API. Library ini mendukung pengolahan data menggunakan query, baik melalui SQL atau melalui Bahasa Query Hive. Spark SQL menggunakan antarmuka seperti SQL untuk berinteraksi dengan data dari berbagai format seperti CSV, JSON, Parket, hingga ke berbagai database engine seperti MySQL dan SQL Server.


MLlib

MLlib adalah library yang berisi berbagai macam algoritma Machine Learning yang ditawarkan oleh Spark. MLib menyediakan berbagai function yang dapat dipanggil untuk melakukan pembelajaran Supervised maupun Unsupervised, Regression maupun Classification. Library ini dapat memenuhi kebutuhan analisis untuk melihat pola tersembunyi dari data yang ada, setelah data dari berbagai sumber didapatkan dan diolah.


GraphX

Library ini adalah API Apache Spark untuk menjalankan komputasi grafik secara paralel. Library ini dapat mengolah data yang tersimpan dalam format RDD (Resilient Distributed Dataset), kemudian membuat grafik yang memiliki arah pada setiap vertex dan edge. Setiap vertex dan edge dapat memiliki properties seperti nama, cost atau jarak, arah, dan menyimpan informasi lainnya yang dibutuhkan.


Spark Streaming

Komponen ini merupakan komponen dari Spark yang dapat digunakan untuk memproses data secara real time streaming. Spark Streaming memberikan fasilitas untuk aplikasi pemrosesan data yang dibangun menggunakan Spark, dapat berjalan secara real time. Spark Streaming akan berkomunikasi dengan sumber data dan tempat penyimpanan data. Sumber data dapat terdiri dari satu atau beberapa server/aplikasi berbeda, kemudian Spark menerima data dari sumber tersebut, lalu mengolahnya dan mengirim data hasil olahan menuju tempat penyimpanan data secara terus menerus (tidak terputus).


Spark Cluster Manager

Spark Cluster Managers merupakan komponen Spark yang mendukung pengelolaan sumber daya/cluster berikut:

  • Apache Mesos. Cluster Manager yang lebih umum yang dapat menjalankan environment lainnya seperti Hadoop

  • Apache Hadoop YARN. Resource manager untuk mengelola environment Hadoop

  • Kubernetes. sistem open source yang memanajemen berbagai macam aplikasi dalam bentuk kontainer.


3. Keunggulan Apache Spark untuk Data Science

Data Science

Sebagai perangkat lunak untuk memproses data dalam skala besar, Apache Spark memiliki sejumlah keunggulan, diantaranya:

  • Kecepatan. Apache Spark mampu bekerja 100 kali lebih cepat dibanding Hadoop. Berkat penggunaan state-of-the-art DAG scheduler, query optimizer, dan physical execution engine, Apache Spark dapat mencapai performa tinggi baik dalam hal pemrosesan data yang sifatnya batch maupun streaming.

  • Mudah digunakan. Dapat menggunakan bahasa program Java, Scala, Python, R, dan SQL untuk mengembangkan aplikasi yang menggunakan Apache Spark. Spark menyediakan lebih dari 80 operator level tinggi yang dapat memudahkan pengembang untuk membangun aplikasi secara paralel. Apache Spark juga dapat digunakan secara interaktif dari shell Scala, Python, R, dan SQL.

  • Memiliki cakupan yang luas. Apache Spark menggabungkan SQL, streaming, dan analitik yang kompleks; menyediakan setumpuk library perangkat lunak meliputi SQL dan DataFrames, MLlib untuk machine learning, GraphX, dan Spark Streaming. Pengembang aplikasi dapat menggabungkan semua library ini dengan mulus dalam satu aplikasi yang sama.

  • Dapat dijalankan dimana-mana. Apache Spark dapat dijalankan di Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, dengan mode standalone maupun cluster, atau di platform cloud seperti EC2. Pada dasarnya, Spark dapat mengakses berbagai tipe sumber data seperti halnya HDFS, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, dan ratusan sumber data lainnya.


Sejak peluncurannya, Apache Spark telah dengan cepat diadopsi oleh perusahaan-perusahaan dari berbagai jenis bidang industri. Raksasa dunia Internet seperti halnya Netflix, Yahoo!, dan eBay telah menjalankan Spark dalam skala super besar, secara kolektif memproses data dalam hitungan petabytes pada kluster yang terdiri atas 8000 nodes ( komputer ). Spark tumbuh dengan cepat menjadi komunitas open source terbesar di bidang Big Data, terdiri atas lebih dari 1000 kontributor dan 250+ organisasi.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Belajar Lebih Dalam tentang Data Science di DQLab

Data Science

Ternyata untuk mengolah data yang kompleks dibutuhkan tools khusus yang juga memiliki keunggulan dalam proses kerjanya. Ini bertujuan agar analisis data berjalan dengan baik dan efisien. Begitu juga kemampuan dalam menganalisis data kompleks juga tentunya lebih khusus jika dibandingkan dengan menganalisis data lainnya. Sehingga sebagai praktisi data, kalian harus mempersiapkan diri agar kompeten mengolah jumlah data berapapun. Nah, kalian bisa loh belajar sampai mahir di DQLab. Mengapa harus DQLab? Berikut beberapa keunggulan yang dimiliki:

  • Tersedia modul gratis yang bisa diakses sehingga kalian memiliki gambaran struktur modul pembelajaran yang dirancang.

  • Tidak hanya menyediakan pembelajaran bahasa pemrograman Python, DQLab juga dilengkapi pembelajaran R, SQL, dan Excel.

  • Modul pembelajaran disusun sistematis dengan dimulai dari teori atau konsep sampai praktik.

  • Dilengkapi dengan studi kasus beragam industri sehingga kalian terlatih mengaplikasikan data science dimanapun.

  • Tidak perlu install aplikasi coding, karena DQLab menyediakan Live Code Editor yang memudahkan pemula untuk memahami data science.

  • Adanya komunitas dan mentor berpengalaman yang akan membantu kalian ketika kesulitan selama proses belajar.


Wah, tunggu apa lagi nih? Dengan keunggulan di atas, kalian akan siap menjadi praktisi data profesional. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website, loh. Bahkan ada modul gratis yang bisa kalian coba terlebih dahulu. Nikmati pengalaman belajar yang mudah dan menyenangkan di DQLab!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :