Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Berikut Kegunaan Apache Spark untuk Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 12-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-04-2024-04-06-220200_x_Thumbnail800.jpg

Halo teman-teman, sebagian besar dari kita mungkin sudah pernah mendengar beberapa profesi kekinian seperti data analyst, data scientist, dan data engineer. Untuk mempermudah dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya, praktisi data dapat menggunakan bantuan tools atau software, salah satunya adalah apache spark. Telah banyak praktisi data yang menggunakan apache spark untuk data engineer dikarenakan beberapa fitur dan kelebihan yang dimilikinya.


Data engineer adalah salah satu profesi praktisi data yang bertanggung jawab terhadap database perusahaan mulai dari menyiapkan, mengelola, sampai mengembangkan sistem yang dimilikinya. Dengan database yang baik maka nantinya akan digunakan oleh data analyst maupun data scientist untuk proses analisis data sampai menghasilkan informasi atau kesimpulan yang bisa digunakan untuk suatu kepentingan.


Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait salah satu tools data engineer, yaitu apache spark. Yuk, simak bersama-sama!


1. Tools Apache Spark

Apache Spark merupakan suatu framework atau kerangka kerja yang bersifat open source dan dapat melakukan tugas pemrosesan pada big data dengan cepat. Apache Spark ini dapat diterapkan dalam berbagai bahasa pemrograman seperti Python, R, Scala, Java, dan SQL. Apache Spark ini dapat mengubah perintah pemrosesan data pengguna menjadi Directed Acyclic Graph, yaitu suatu lapisan penjadwalan Apache Spark yang dapat menentukan tugas apa yang dijalankan pada node mana dan dalam urutan apa.

Data Engineer



Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Manfaat Apache Spark

Apache spark adalah suatu tools yang memiliki beragam manfaat untuk pemrosesan big data. Apache spark memiliki beberapa manfaat yaitu dapat menjalankan query dengan cepat, mendukung beberapa bahasa pemrograman lainnya seperti Java, Scala, R, Python, dan dapat menjalankan banyak beban kerja.


Beberapa kerangka kerja apache spark antara lain spark core, spark SQL, spark streaming, spark MLib, dan spark Graphx. Apache spark ini cukup berperan penting untuk memproses, menanyakan dan menganalisis big data dengan waktu pemrosesan lebih cepat. 


3. Fitur Apache Spark

Apache Spark termasuk multi language engine yang digunakan oleh data engineer untuk mengeksekusi data. Apache Spark memiliki berbagai fitur yang perlu kita ketahui, yaitu:

  • Streaming data, menyatukan pemrosesan data dalam suatu kumpulan dan bersifat real time, dapat digunakan menggunakan berbagai bahasa pemrograman

  • Analisis SQL, dapat mengeksekusi dengan cepat

  • Data science, dapat membantu proses exploratory data analysis (EDA)

  • Machine learning, dapat melatih algoritma machine learning

Data Engineer


4. Cara Kerja Apache Spark

Apache spark hampir sama dengan tools data engineer lainnya yaitu memiliki cara kerja masing-masing. Apache spark ini  memiliki beberapa tahapan, mulai dari batch processing, stream processing, penyimpanan data, dan machine learning. Batch processing merupakan suatu metode pemrosesan data yang kemudian akan diproses secara kolektif, contohnya seperti pemrosesan gaji karyawan.


Stream processing merupakan suatu metode pemrosesan data secara real time yang mana data masuk langsung diolah tanpa menyimpan ke penyimpanan terlebih dahulu.

Data Engineer

Sumber : K21 Academy


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Apache spark termasuk salah satu tools data engineer yang banyak digunakan untuk berbagai kepentingan perusahaan. beberapa diantaranya seperti pemrosesan gaji karyawan, laporan keuangan bulanan, rekapitulasi absensi, dan lainnya. Dasar-dasar skill data engineer lainnya juga perlu kamu asah dengan mengerjakan modul yang tersedia di DQLab.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login