Data Engineer: Apache Spark untuk Pemrosesan Data

Pekerjaan seorang Data Engineer akan menggabungkan skill teknis dan non teknis. Contoh skill teknis yang kerap dibutuhkan oleh Data Engineer adalah kemampuan untuk menggunakan bahasa pemrograman serta mengaplikasikan tools pendukung lainnya. Apache Spark adalah salah satu tool yang penting dan powerful untuk seorang Data Engineer, terutama untuk memproses data terdistribusi.

Apache Spark merupakan platform komputasi yang cepat dan generik, sehingga memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar secara paralel. Kemampuan ini sangat berguna untuk menyelesaikan berbagai tugas yang dihadapi oleh Data Engineer.

Dalam artikel ini, kita akan membahas aspek utama penggunaan Apache Spark dalam pemrosesan data terdistribusi, yang mencakup skalabilitas, dukungan multi-API, pemrosesan data real-time, dan integrasi dengan alat big data lainnya. Yuk, simak pembahasannya!

1. Skalabilitas dan Pemrosesan Data dalam Skala Besar

Skalabilitas adalah salah satu keunggulan utama Apache Spark. Kemampuannya untuk menangani data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien membuat tool ini menjadi pilihan utama untuk pemrosesan data terdistribusi. Apache Spark memiliki beberapa teknologi unggulan

• Cluster Computing

  Spark dapat berjalan pada cluster besar yang terdiri dari ratusan atau ribuan node, sehingga memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara paralel.

• In-Memory Computing.

  Teknologi ini memungkinkan Spark untuk memproses data secara langsung dalam memori komputer. Dengan begitu, proses komputasi akan lebih cepat dibandingkan dengan penyimpanan data di disk.

• Resilience

  Spark memiliki mekanisme pemulihan yang kuat, dimana tools ini bisa memastikan pemrosesan data tetap berlangsung meskipun terjadi kegagalan node.

  
  

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Dukungan Multi-API dan Multi-Bahasa

Apache Spark mendukung berbagai bahasa pemrograman dan API. Itulah mengapa tool ini menjadi salah satu tool yang fleksibel bagi Data Engineer yang berasal dari berbagai latar belakang teknis. Dengan menggunakan PySpark, Data Engineer dapat mengimplementasi  Python untuk Spark, sehingga memungkinkan integrasi dengan ekosistem Python yang luas. 

Untuk mengintegrasikan dengan bahasa SQL, kita bisa menggunakan modul Spark SQL, dimana model ini akan mengolah data terstruktur menggunakan SQL, serta memberikan fleksibilitas untuk bekerja dengan data seperti dalam database relasional. Selain itu, Spark juga mendapat dukungan asli dari Scala dan Java, yang memungkinkan pengembangan aplikasi Spark yang efisien dan kuat.

3. Pemrosesan Data Real-Time dengan Spark Streaming

Apache Spark menyediakan kemampuan untuk memproses data streaming secara real-time. Fitur ini termasuk salah satu fitur penting dalam banyak aplikasi modern yang digunakan untuk mengolah big data, mengingat pada big data akan terus terupdate secara real time. Beberapa fitur yang mendukung Spark untuk memproses data streaming misalnya seperti:

• Spark Streaming

  Modul ini memungkinkan pemrosesan data flow secara terus menerus dan real time dari sumber data seperti Kafka, Flume, atau socket.

• Micro-Batching

  Spark Streaming menggunakan pendekatan micro-batching untuk memproses data streaming dalam batch kecil, memberikan keseimbangan antara throughput dan latency.

• Fault Tolerance

  Dengan dukungan untuk pemulihan otomatis, Spark Streaming dapat memastikan bahwa data tidak akan hilang bahkan dalam kasus kegagalan sistem.

  
  

4. Integrasi dengan Ekosistem Big Data

Apache Spark dapat dengan mudah diintegrasikan dengan berbagai tools dan teknologi big data. Itulah mengapa Spark bisa memperluas kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan yang beragam. Beberapa contoh teknologi big data yang bisa diintegrasikan dengan Spark misalnya seperti Hadoop HDFS, Apache Kafka, dan Cloud Storage. Spark dapat membaca dan menulis data ke Hadoop Distributed File System (HDFS), sehingga memungkinkan penggunaan yang efisien dari infrastruktur Hadoop yang ada.

Pada Apache Kafka, Spark bekerja dengan Kafka untuk memproses data streaming secara real-time. Selain itu, dukungan untuk layanan penyimpanan cloud seperti Amazon S3 dan Google Cloud Storage juga dapat memberikan fleksibilitas untuk skala data dan aksesibilitas. Hasil yang telah disimpan dalam storage ini nantinya bisa dilakukan analisis lebih lanjut oleh praktisi data lainnya, seperti Data Scientist atau profesi yang sejenis.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Apache Spark adalah tool yang sangat berharga dalam pekerjaan seorang Data Engineer, khususnya untuk pemrosesan data terdistribusi. Spark bisa membantu untuk membangun pipeline data yang efisien dan scalable.

Kemampuan ini memudahkan perusahaan dalam memanfaatkan data mereka secara maksimal, menghasilkan insight yang lebih dalam, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Tertarik menjadi Data Engineer? 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 : Gifa Delyani Nursyafitri