Apache Spark untuk Data Engineer Terupdate
Sejak diluncurkan pada tahun 2013, Apache Spark sudah menjadi salah satu tools yang mutakhir bagi para data engineer untuk bekerja dengan kumpulan data yang besar. Spark ini sudah membantu perusahaan dalam mengelola kumpulan data dalam jumlah besar yang berasal dari berbagai macam sumber. Spark juga menjadi salah satu tools yang wajib dan penting bagi seorang data engineer profesional.
Apache Spark ini juga memiliki banyak sekali kelebihan dan fitur-fitur canggih di dalamnya yang membuat setiap proses pengolahan data menjadi lebih efektif dan efisien lagi. Maka dari itu, jika kalian memiliki ketertarikan menjadi seorang data engineer maka kalian bisa mempersiapkan diri untuk menguasai Apache Spark. Tapi, apa sih Apache Spark? Pada artikel kali ini DQLab sudah merangkumnya, mari kita simak pembahasannya.
1. Apa itu Apache Spark
Apache Spark adalah sebuah platform open source yang biasa digunakan untuk mengolah data dalam jumlah banyak secara cepat dan efisien. Spark ini juga memiliki fitur utama yang bisa melakukan transformasi data secara paralel, sehingga data engineer dapat lebih mudah dalam mengubah, menyaring, dan juga menggabungkan data dari berbagai sumber. Dengan menggunakan Spark ini, seorang data engineer bisa mengimplementasikan serangkaian transformasi data kompleks secara mudah menggunakan API dan menjalankannya secara efisien di atas cluster komputasi yang terdistribusi.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Memilih Struktur Data dan Algoritma yang Tepat
Selain harus mengetahui Apache Spark, seorang data engineer juga harus memilih struktur data dan algoritma yang efisien untuk menggunakan software ini. Dengan mempertimbangkan kasus penggunakan yang spesifik secara cermat, data engineer bisa mengoptimalkan kinerja dan memaksimalkan produktivitas. Menerapkan algoritma yang sudah disesuaikan untuk memanfaatkan kemampuan pemrosesan Spark bisa membantu data engineer untuk memaksimalkan daya komputasi terdistribusinya.
3. Memanfaatkan Teknik Optimasi Bawaan Spark
Memahami cara kerja pengoptimalan Catalyst Spark SQL juga sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja query dalam Apache Spark ini. Pengoptimalan Catalyst bisa memanfaatkan teknik pengoptimalan berbasis aturan dan berbasis biaya untuk bisa menentukan rencana eksekusi paling efisien untuk query tertentu, sehingga bisa menghasilkan hasil yang lebih cepat dan akurat.
Teknik pengoptimalan bawaan lainnya adalah memanfaatkan penyimpanan kolom yang bisa meningkatkan kinerja kompresi dan query. Dengan mengatur data berdasarkan kolom bukan baris, Spark bisa mencapai tingkat kompresi yang lebih tinggi dan mengurangi operasi I/O selama eksekusi query.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientis
4. Memanfaatkan Manager Cluster
Memahami berbagai pengelolaan cluster seperti YARN, Mesos, dan Kubernetes sangatlah penting untuk memanfaatkan kekuatan dari Apache Spark ini secara efektif. Setiap manager cluster memiliki kemampuan dan kekuatannya masing-masing, jadi memilih manager yang tepat berdasarkan kebutuhan spesifik menjadi hal yang sangat penting. Pemantauan dan pengelolaan sumber daya di lingkungan cluster menjadi sangat penting untuk menjaga kinerja optimal dan menghindari kemacetan atau keterlambatan.
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!