Apache Spark vs Docker untuk Penggunaan Data Engineer

Apache Spark merupakan salah satu tools powerful yang perlu dimiliki oleh seorang data engineer. Hal ini dikarenakan Apache Spark bukan hanya mampu mengatasi permasalahan pengolahan data berskala besar dengan kecepatan tinggi, tetapi jiha menyediakan ekosistem yang kaya dengan dilengkapi modul-modul yang mendukung berbagai tugas analisis data. 

Keunggulan Apache Spark terletak pada model pemrosesan in-memory yang memungkinkan akses cepat ke data tanpa perlu menyimpannya secara berulang di disk. Dengan kemampuan ini, data engineer dapat melakukan analisis data real-time dan batch secara efisien, meningkatkan responsivitas sistem dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat.

Selain Apache Spark, terdapat pula satu tools yang patut dipertimbangkan untuk digunakan oleh data engineer. Tools ini adalah Docker. Docker merupakan platform kontainerisasi yang memberikan kemudahan dalam pengelolaan dan deploy aplikasi, termasuk dalam konteks pekerjaan data engineering. 

Dengan menggunakan Docker, data engineer dapat mengisolasi aplikasi dan dependensinya dalam kontainer yang bersifat portabel dan konsisten. Kelebihan utama Docker yakni kemampuannya untuk membuat lingkungan pengelolaan data yang bersih dan terisolasi. Hal ini memastikan bahwa aplikasi berjalan dengan konsistensi di berbagai lingkungan pengembangan, uji coba, dan produksi. 

Jika kamu sedang bingung untuk menentukan kira-kira manakah diantara keduanya yang pas dan cocok? Kamu bisa kepoin langsung penjelasannya lewat artikel berikut ini ya sahabat DQLab!

1. Orkestrasi Kontainer

Docker memiliki keunggulan dalam hal dukungan orkestrasi kontainer yang memungkinkan pengelolaan dan penjadwalan kontainer secara efisien. Sementara Apache Spark cenderung memiliki pendekatan yang lebih khusus dalam orkestrasi kontainer dengan menitikberatkan pada integrasi dengan solusi orkestrasi kontainer yang sudah mapan, seperti Kubernetes. Meskipun tidak secara langsung menawarkan alat orkestrasi internal seperti Docker Swarm, Apache Spark memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk berintegrasi dengan lingkungan orkestrasi kontainer yang mereka pilih.

Dalam konteks orkestrasi kontainer, Apache Spark seringkali memanfaatkan keunggulan Kubernetes sebagai platform orkestrasi utama. Pengguna dapat dengan mudah menyesuaikan skala kluster Spark, mengelola penjadwalan tugas, dan memastikan distribusi sumber daya yang optimal di lingkungan kontainer menggunakan Kubernetes.

Sumber Gambar: AWS

Dengan demikian, Docker memang unggul dalam menyediakan solusi orkestrasi kontainer yang bersifat all-in-one, sementara Apache Spark cenderung mengandalkan integrasi dengan platform orkestrasi khusus untuk mendapatkan manfaat maksimal dalam penataan dan manajemen kontainer dalam skenario pemrosesan data yang besar dan kompleks.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Kemudahan Implementasi

Docker memungkinkan data engineer untuk mengemas dan menyebarkan aplikasi dengan cepat. Sementara Apache Spark memungkinkan data engineer untuk menjalankan pemrosesan data yang besar dan kompleks dalam skala yang luas, baik dalam mode batch maupun real-time.

Dengan fokus utamanya pada analisis data dan pemrosesan paralel yang efisien, Apache Spark memberikan alat yang kuat untuk menangani tugas pemrosesan data yang memerlukan tingkat distribusi dan skala yang tinggi.

3. Komputasi Distribusi

Dari segi komputasi distribusi, Apache Spark dirancang khusus untuk komputasi distribusi, memungkinkan pemrosesan data secara paralel di beberapa node. Ini sangat cocok untuk memproses data besar dan kompleks. Lain halnya dengan Docker, yang sebenarnya bukanlah platform untuk komputasi distribusi, melainkan merupakan alat untuk mengemas, menyebar, dan menjalankan aplikasi dalam kontainer.

Docker lebih fokus pada virtualisasi level aplikasi dan isolasi lingkungan, yang memungkinkan aplikasi berjalan dengan konsisten di berbagai lingkungan yang dapat dideploy, mulai dari mesin pengembangan hingga produksi.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Menyediakan Pustaka Ekosistem yang Kaya

Apache Spark punya keunggulan ekosistem yang kaya termasuk Spark SQL, Spark Streaming, MLib (Machine Learning Library), dan GraphX. Hal ini memungkinkan data engineer untuk melakukan berbagai tugas pengolahan data dan analisis di satu platform.

Sedangkan Docker tidak secara langsung menyediakan pustaka atau modul ekosistem untuk melakukan analisis data atau pemrosesan data yang kompleks. Docker lebih difokuskan pada virtualisasi aplikasi dan manajemen kontainer, memberikan kemudahan dalam pengemasan dan penyebaran aplikasi di berbagai lingkungan.

Sumber Gambar: Databricks

Perbandingan antara Apache Spark dan Docker untuk tools data engineer kembali lagi didasarkan pada kebutuhan dan tujuan proyek. Apabila fokus utama kamu adalah pengolahan data besar dan kompleks maka Apache Spark merupakan pilihan yang tepat. Namun, bila prioritas kamu adalah mencari tools yang mengandalkan portabilitas, isolasi aplikasi, dan manajemen sumber daya pengelolaan data yang mudah, Docker bisa jadi pilihan yang tepat. 

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: Reyvan Maulid