Data Engineer: Bagaimana Apache Spark Memproses Big Data?

Apache Spark merupakan salah satu framework yang paling populer dalam ekosistem big data bagi data engineer. Spark dirancang untuk memproses data dalam skala besar secara cepat dan efisien sehingga menjadikannya alat yang sangat penting bagi Data Engineer. Artikel ini akan membahas bagaimana Apache Spark memproses data dalam skala besar dan fitur-fitur kunci yang membuatnya unggul dalam dunia big data. Simak yuk sahabat DQLab buat kamu yang ingin menjadi seorang data engineer!

1. Arsitektur Apache Spark

Arsitektur Spark adalah pondasi yang memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar. Spark menggunakan model komputasi berbasis cluster, di mana data dibagi menjadi bagian-bagian kecil yang dapat diproses secara paralel di beberapa node dalam sebuah cluster.

• Driver: Komponen utama yang bertanggung jawab untuk mengatur dan mengontrol eksekusi program Spark. Driver juga mengelola siklus hidup aplikasi Spark, termasuk pengaturan pekerjaan (jobs) dan tugas (tasks).

• Executor: Komponen yang menjalankan tugas yang diberikan oleh driver pada node cluster. Executor bertanggung jawab untuk mengeksekusi operasi pada bagian data yang dibagi, dan mengembalikan hasilnya ke driver.

• Cluster Manager: Mengelola sumber daya di seluruh cluster. Spark mendukung berbagai jenis cluster manager, seperti Standalone, YARN, dan Mesos.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Resilient Distributed Dataset (RDD)

RDD adalah abstraksi utama dalam Spark yang memungkinkan pemrosesan data secara paralel. RDD adalah kumpulan data yang tidak berubah (immutable) yang didistribusikan di seluruh node dalam cluster.

• Transformasi dan Aksi: RDD mendukung dua jenis operasi: transformasi dan aksi. Transformasi seperti map dan filter digunakan untuk membuat RDD baru dari RDD yang ada, sementara aksi seperti reduce dan collect mengembalikan nilai ke driver setelah operasi selesai.

• Fault Tolerance: RDD memiliki kemampuan toleransi kesalahan (fault tolerance) yang kuat. Jika suatu node gagal selama pemrosesan, RDD dapat merekonstruksi bagian data yang hilang dari data asli atau dari hasil transformasi sebelumnya.

3. Pengolahan Paralel dengan Spark

Salah satu keunggulan utama Apache Spark adalah kemampuannya untuk memproses data secara paralel. Spark membagi data menjadi beberapa partisi, yang kemudian diproses secara paralel oleh executor di berbagai node cluster.

• Pipeline Pemrosesan: Spark menggunakan DAG (Directed Acyclic Graph) untuk menentukan urutan eksekusi tugas. DAG memungkinkan Spark untuk mengoptimalkan eksekusi dan meminimalkan pembacaan data berulang, yang pada akhirnya meningkatkan performa pemrosesan.

• Lazy Evaluation: Spark menggunakan mekanisme lazy evaluation untuk mengoptimalkan eksekusi tugas. Transformasi pada RDD tidak langsung dieksekusi, tetapi Spark akan membuat DAG dari semua operasi dan hanya mengeksekusi tugas ketika sebuah aksi dipanggil.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Pemrosesan Data Batch dan Streaming

Apache Spark mendukung dua model pemrosesan data: batch processing dan stream processing.

• Batch Processing: Digunakan untuk memproses sejumlah besar data secara bersamaan dalam satu batch. Spark SQL dan DataFrame API adalah alat utama untuk batch processing, memungkinkan eksekusi kueri SQL pada dataset besar.

• Stream Processing: Spark Streaming memungkinkan pemrosesan data secara real-time. Data diproses dalam bentuk aliran micro-batch yang berkelanjutan, yang membuatnya ideal untuk aplikasi seperti analitik real-time dan monitoring.

Yuk, mulai belajar dan kuasai skill data scientist dari nol hingga advanced. Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.

• Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Yuk langsung mulai perjalanan belajar data science sekarang bersama DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid