Apache Spark vs Hadoop: Duel Raksasa Data, Unggul Mana?
Pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana cara mengolah data yang jumlahnya jutaan bahkan miliaran baris? Data Engineer punya jawabannya! Dua tools yang paling sering digunakan adalah Apache Spark dan Apache Hadoop. Keduanya punya kemampuan yang luar biasa dalam mengelola data besar. Tapi, mana yang lebih sesuai dengan kebutuhanmu sebagai seorang Data Engineer?
Bayangkan kamu punya tumpukan dokumen yang sangat banyak dan ingin mencari informasi penting di dalamnya. Hadoop itu kayak perpustakaan besar yang menyimpan semua dokumenmu, tapi untuk mencari informasi spesifik, kamu harus mencari satu per satu. Sedangkan Spark itu kayak mesin pencari yang super cepat, bisa langsung menemukan informasi yang kamu cari dari tumpukan dokumen itu.
1. Hadoop: Si Penjaga Data
Hadoop itu seperti gudang besar yang menyimpan semua data kamu. Dia jago banget dalam menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar dan menjaga keamanan data. Hadoop juga punya sistem yang bagus untuk memproses data secara batch, jadi cocok banget buat kamu yang butuh mengolah data dalam jumlah besar secara berkala.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Spark: Si Pemroses Data Kilat
Kalau Hadoop itu kayak gudang, Spark itu kayak pabrik pengolahan data. Spark jauh lebih cepat daripada Hadoop dalam memproses data. Dia bisa memproses data secara real-time, jadi cocok banget buat kamu yang butuh hasil analisis data yang cepat. Selain itu, Spark juga bisa digunakan untuk berbagai macam tugas, mulai dari data processing, machine learning, hingga grafik processing.
3. Kapan Harus Pakai Hadoop dan Kapan Pakai Spark?
Pilih Hadoop kalau:
Kamu punya data yang sangat besar dan kompleks.
Kamu butuh sistem yang sangat scalable dan tahan lama.
Kamu lebih suka pendekatan batch processing.
Pilih Spark kalau:
Kamu butuh hasil analisis data yang cepat.
Kamu ingin melakukan real-time processing.
Kamu ingin menggunakan berbagai macam algoritma machine learning.
4. Kelebihan dan Kekurangan
Hadoop:
Kelebihan: Sangat scalable, cocok untuk data yang sangat besar, dan sangat reliabel.
Kekurangan: Lambat dalam memproses data, kurang fleksibel untuk berbagai jenis workload.
Spark:
Kelebihan: Sangat cepat, fleksibel, mudah digunakan, dan cocok untuk berbagai jenis workload.
Kekurangan: Membutuhkan sumber daya yang lebih besar dibandingkan Hadoop untuk pekerjaan yang sangat besar.
5. Jadi, Mana yang Lebih Baik?
Sebenarnya, tidak ada jawaban yang pasti. Pilihan antara Hadoop dan Spark tergantung pada kebutuhan bisnis kamu. Jika kamu butuh sistem yang sangat scalable dan reliabel untuk menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar, Hadoop bisa jadi pilihan yang tepat. Namun, jika kamu butuh hasil analisis data yang cepat dan fleksibilitas yang tinggi, Spark adalah pilihan yang lebih baik.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Nah, bagi kalian yang tertarik untuk mendalami big data dan bekerja sebagai data scientist profesional, sebaiknya harus mempersiapkan diri dari sekarang! Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.
Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!