SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 3 Jam 57 Menit 22 Detik

Data Engineer : Dasar Apache Spark untuk Pemula

Belajar Data Science di Rumah 17-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-04-2023-11-17-181949_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai profesi yang memegang peranan penting dalam perusahaan, Data Engineer harus diisi oleh orang yang benar-benar kompeten di bidangnya. Untuk menyelesaikan pekerjaannya, Data Engineer pasti akan membutuhkan bantuan beberapa tools, terutama jika yang harus diolah adalah big data (data yang bervolume besar, bervariasi bentuknya, serta bertambah dengan cepat dalam waktu yang singkat). 


Salah satu tools yang bisa dimanfaatkan oleh Data Engineer untuk mengatasi permasalahan big data adalah Apache Spark. Tool ini muncul sebagai  salah satu framework yang sangat kuat dan populer. Dengan kemampuannya untuk memproses data dengan cepat dan efisien, Apache Spark bisa menjadi kunci untuk memudahkan pekerjaan para profesional di bidang data.


Namun sebelum melihat kemampuan yang dimiliki oleh Apache Spark, kita bisa mengenal dasar-dasar dari Apache Spark terlebih dahulu melalui artikel berikut ini. Yuk, simak pembahasannya!


1. Apa itu Apache Spark?

Data Engineer

Pict by Wikipedia


Hal yang paling dasar untuk diketahui adalah pengertian dari Apache Spark sendiri. Tool ini merupakan framework yang bersifat open-source dan dirancang untuk melakukan pemrosesan data berskala besar serta pemrosesan data secara real-time.


Dari namanya bisa langsung diketahui bahwa tool ini dikembangkan oleh Apache Software Foundation. Spark menyediakan interface untuk berbagai bahasa seperti Scala, Java, Python, dan R, sehingga membuatnya mudah digunakan oleh berbagai komunitas pengembang.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Komponen Utama Apache Spark

Data Engineer

Pict by Fine PROXY


Apache Spark terdiri dari berbagai bagian, diantaranya adalah:

  • Spark Core: Inti dari Apache Spark, yang menyediakan fungsionalitas dasar untuk tugas-tugas pemrosesan data.

  • Spark SQL: Bagian yang memungkinkan pengguna untuk melakukan query data menggunakan SQL di atas data terstruktur.

  • Spark Streaming: Menangani pemrosesan data secara real-time atau streaming.

  • MLlib (Machine Learning Library): Modul yang menyediakan algoritma machine learning untuk analisis data prediktif.

  • GraphX: Memungkinkan pemrosesan grafik dan analisis grafik.


3. Model Pemrosesan In-Memory

Data Engineer


Apache Spark menjadi tool pilihan para Data Engineer karena banyaknya keunggulan yang dimiliki. Salah satu fitur unggulan dari Apache Spark adalah model pemrosesan in-memory. Artinya, data yang sering diakses atau diperlukan oleh aplikasi disimpan di dalam memori daripada diakses dari disk, sehingga hal ini bisa memberikan kecepatan pemrosesan yang luar biasa.


Dengan mengurangi ketergantungan pada disk, Spark bisa mengatasi kendala performa yang sering dihadapi oleh sistem pemrosesan data tradisional.


4. Kombinasi Pemrosesan Batch dan Streaming

Data Engineer

Pict by K21 Academy


Apache Spark mendukung pemrosesan batch dan streaming dalam satu platform. Hal ini memberikan fleksibilitas luar biasa bagi pengguna untuk mengatasi berbagai kebutuhan data, baik yang bersifat historis maupun yang memerlukan respons real-time. Dengan memanfaatkan modul Spark Streaming, pengguna dapat memproses data yang masuk seiring waktu, membuka pintu untuk berbagai aplikasi analisis data real-time.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. 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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login