PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
1 Hari 14 Jam 3 Menit 8 Detik

Big Data dengan Apache Spark untuk Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 04-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-04-2024-10-04-201939_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Data Engineer adalah profesi yang membutuhkan skill teknis. Untuk menyelesaikan pekerjaannya, mereka membutuhkan berbagai tools. Apache Spark adalah salah satu tool yang paling penting dalam pekerjaan seorang Data Engineer. Apache Spark menawarkan keunggulan yang signifikan dalam pekerjaan Data Engineer, mulai dari kecepatan pemrosesan yang luar biasa hingga kemampuan untuk menangani big data dan mendukung berbagai alat yang relevan seperti machine learning dan SQL


Sebagai platform komputasi terdistribusi open-source, Spark memang sengaja dirancang untuk memproses data dalam skala besar dengan kecepatan yang jauh lebih cepat dibandingkan alat komputasi tradisional. Spark mampu menangani batch processing, real-time streaming, analitik, Machine Learning, serta pemrosesan data yang rumit, sehingga sangat relevan dalam konteks big data. 


Artikel ini akan banyak membahas bagaimana cara Apache Spark membantu Data Engineer dalam mengerjakan pekerjaannya. Yuk, simak pembahasannya!


1. Pemrosesan Data Skala Besar

Apache Spark dirancang untuk memproses data dalam skala besar secara terdistribusi. Data Engineer bisa memanfaatkan Spark untuk memproses data dalam volume besar yang tersebar di berbagai node dalam sebuah cluster, sehingga memungkinkan komputasi paralel dan mempercepat waktu eksekusi.


Tidak seperti MapReduce di Hadoop yang memerlukan siklus disk untuk setiap tugas, Spark bisa bekerja di memori (in-memory computing), sehingga pemrosesan data akan lebih cepat secara signifikan. Tentu saja ini bisa menjadi pilihan ideal ketika kita memproses big data yang membutuhkan analisis cepat.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Batch Processing dan Real-time Data Streaming

Apache Spark menyediakan dua model pemrosesan utama, yaitu batch processing dan real-time streaming. Batch processing bisa dimanfaatkan oleh Data Engineer untuk melakukan analisis data secara berkala dengan volume data yang besar. Sementara Spark Streaming dapat digunakan jika menggunakan sensor IoT, log server, atau aliran media sosial sebagai sumber datanya, karena model ini memungkinkan pemrosesan data yang terus-menerus dari sumber data real-time.


Spark Streaming menggunakan konsep micro-batch, yang memungkinkan pemrosesan data yang masuk secara kontinu dalam potongan kecil (batch kecil), dimana hal ini akan berdampak pada tingginya fleksibilitas untuk aplikasi real-time.


3. Dukungan untuk Machine Learning dan Analitik


Selain digunakan untuk pemrosesan big data, Apache Spark juga memiliki modul MLlib, yaitu library Machine Learning yang mendukung berbagai algoritma seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan rekomendasi. Adanya modul ini akan mempermudah Data Engineer untuk membangun pipeline data yang mendukung model Machine Learning secara langsung dalam Spark.


Dengan MLlib, Data Engineer dapat memproses dan mengubah data sebelum menerapkannya pada model machine learning. Karena Spark bekerja secara terdistribusi, sehingga pengolahan data dan pelatihan model dapat dilakukan dalam skala besar dan lebih cepat dibandingkan dengan alat tradisional.


4. Skalabilitas dan Fault Tolerance


Apache Spark dirancang untuk dapat diskalakan dengan mudah, mulai dari pemrosesan data dalam satu mesin hingga ribuan node dalam sebuah cluster komputasi terdistribusi. Oleh karena itu, Data Engineer bisa mengelola dan memproses data dalam skala yang terus bertambah.


Selain itu, Spark memiliki fitur fault tolerance yang memungkinkan tugas tetap berjalan bahkan jika sebagian dari cluster mengalami kegagalan. Dengan RDD (Resilient Distributed Dataset), Spark mampu mencatat operasi yang dilakukan pada data. Jika terjadi kegagalan, Spark dapat memulihkan data secara otomatis tanpa harus mengulangi seluruh proses dari awal.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Apache Spark merupakan alat yang sangat esensial bagi Data Engineer, terutama dalam menangani big data dan pemrosesan komputasi terdistribusi. Data engineer yang memahami dan memanfaatkan Spark dapat membantu perusahaan mengolah data mereka dengan lebih cepat dan akurat, memungkinkan insight yang lebih dalam dan pengambilan keputusan yang lebih baik.


Sebelum mempelajari tools khusus Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul 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 : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login