Data Engineer : Flow Batch Processing di Apache Spark

Data engineer memiliki tools khusus dalam memproses pengolahan data berskala besar. Salah satunya dengan menggunakan Apache Spark. Apakah kamu sudah pernah mengenal Apache Spark? Jika belum, Apache Spark merupakan teknologi yang biasanya digunakan oleh Data Engineer dalam menangani data dalam jumlah yang besar.

Tidak heran apabila Apache Spark sangat kompatibel dan support untuk digunakan dalam perusahaan besar khususnya pada gudang data yang terpusat di satu sistem. 

Dalam Apache Spark, pengolahan data biasanya dilakukan dalam batch atau streaming mode. Di sini, kita akan fokus pada pemrosesan batch untuk seorang data engineer. Batch processing adalah pendekatan di mana data diolah dalam "batch" berdasarkan sejumlah data yang telah dikumpulkan sebelumnya.

Berikut adalah langkah-langkah umum untuk melakukan batch processing dalam Apache Spark sebagai seorang data engineer. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Instalasi dan Konfigurasi Apache Spark

Instal Apache Spark pada cluster atau mesin Anda. Pastikan konfigurasi Spark sudah sesuai dengan kebutuhan Anda, termasuk pengaturan memori, executor, dan cluster mode (lokal, standalone, atau cluster).

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Pengumpulan Data dan Membuat Data ke dalam DataFrame

Lakukan pengumpulan data yang akan diproses. Data dapat berasal dari berbagai sumber, seperti file teks, file CSV, basis data, atau sumber data lainnya.

Gunakan API Spark untuk memuat data ke dalam DataFrame. DataFrame adalah struktur data utama dalam Spark yang memungkinkan Anda untuk melakukan transformasi dan analisis data.

3. Eksplorasi dan Transformasi Data

Gunakan operasi-operasi Spark DataFrame untuk menjelajahi dan mentransformasi data sesuai kebutuhan. Anda dapat menggunakan SQL, ekspresi DataFrame, dan berbagai fungsi pemrosesan data.

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Pemrosesan Data

Terapkan operasi pemrosesan data seperti join, pengurutan, atau operasi lainnya yang diperlukan untuk tujuan analisis.

5. Penyimpanan Data Hasil

Simpan hasil pemrosesan data ke dalam format yang sesuai, seperti file CSV, Parquet, atau basis data.

Sekarang, kamu telah diperkenalkan pada Apache Spark, teknologi hebat yang digunakan oleh Data Engineer di seluruh dunia. Jika kamu tertarik untuk menjelajahi lebih lanjut, cobalah untuk menginstal Spark dan mulailah dengan proyek kecil. Ingatlah, belajar itu menyenangkan, dan Spark adalah alat yang memungkinkan kamu untuk menjelajahi dunia data dengan lebih dalam. 

DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data. 

Metode HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!

Penulis: Reyvan Maulid