Data Engineer: Kenali Apache Hadoop dan Apache Spark
Dengan perkembangan teknologi sekarang ini, banyak sekali profesi yang sebelumnya banyak orang tidak ketahui dan sekarang menjadi naik daun. Profesi ini adalah profesi praktisi data. Salah satu dari profesi praktisi data yang cukup terkenal adalah data engineer. Data engineer ini memiliki tugas dan tanggung jawab untuk mengolah data. Untuk mengolah data ini data engineer memerlukan tools dan juga skills yang mendukung.
Data engineering adalah fondasi penting dalam dunia data science. Bagi mereka yang tertarik memahami dan mengelola aliran data, mengenal tools Data engineer menjadi kunci. Dalam artikel ini, kita akan membahas langkah-langkah instalasi dan pengaturan lingkungan pengembangan untuk tools data engineering populer seperti Apache Hadoop, Apache Spark, dan Apache Kafka.
Mari kita simak panduan langkah demi langkah untuk memulai perjalanan dalam data engineering.
1. Instalasi dan Konfigurasi Apache Hadoop
Apache Hadoop adalah salah satu tools utama dalam ekosistem data engineering. Ini digunakan untuk menyimpan dan mengelola data yang sangat besar secara terdistribusi.
Langkah pertama adalah menginstal Hadoop di lingkungan pengembangan. Panduan ini biasanya melibatkan pengunduhan paket Hadoop, ekstraksi file, dan konfigurasi file konfigurasi utama. Setelah instalasi selesai, kamu dapat memulai menjalankan job data pada Hadoop.
Kehadiran kerangka kerja Hadoop telah membantu para pengolah big data, seperti data engineer, untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan lebih efisien. Sebagaimana yang disebutkan oleh AWS, Hadoop merupakan kerangka kerja sumber terbuka yang sangat efektif untuk menyimpan dan memproses dataset dalam skala besar, mulai dari gigabyte hingga petabyte.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Pengaturan Apache Spark
Apache Spark adalah tools data engineering yang powerful untuk pemrosesan data secara cepat dan terdistribusi. Untuk memulai, kamu perlu menginstal Spark dan mengkonfigurasikan variabel lingkungan.
Ini melibatkan menentukan lokasi instalasi Spark, mengatur variabel lingkungan, dan mengkonfigurasi cluster Spark jika diperlukan. Setelah pengaturan selesai, kamu dapat mulai menggunakan kekuatan Spark untuk analisis data yang efisien.
3. Konfigurasi Apache Kafka
Apache Kafka adalah solusi untuk manajemen aliran data yang scalable dan tahan fault. Instalasi Kafka melibatkan pengunduhan paket, ekstraksi, dan konfigurasi server dan broker Kafka.
Setelah konfigurasi selesai, kamu dapat membuat topik (topic) untuk mengelola aliran data dan mulai mengirim dan menerima pesan. Pengaturan Kafka ini memungkinkan kamu untuk membangun sistem pengolahan aliran data yang handal.
4. Pentingnya Pemahaman Lingkungan Pengembangan
Selain instalasi, pemahaman lingkungan pengembangan sangat penting. Ini termasuk mengerti bagaimana mengelola sumber daya komputasi, menyusun job data secara efisien, dan memonitor kinerja alat-alat ini. Panduan pengaturan ini harus mencakup poin-poin ini untuk memastikan pemahaman yang baik dalam penggunaan tools data engineering.
5. Memanfaatkan Integrasi Antara Tools
Terakhir, penting untuk memahami cara mengintegrasikan antara tools data engineering. Misalnya, bagaimana menggunakan Spark dengan Hadoop atau Kafka untuk mengalirkan data ke Spark. Pengetahuan ini memberikan keleluasaan dalam membangun solusi data engineering yang kompleks dan efisien.
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!