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

0 Hari 3 Jam 25 Menit 7 Detik

Data Engineer: Streaming Data dengan Apache Spark

Belajar Data Science di Rumah 01-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-04-2024-02-03-092811_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era informasi saat ini, kemampuan untuk mengolah data secara real-time menjadi kunci utama dalam dunia data engineering. Bagi seorang Data Engineer, penguasaan alat dan teknologi yang mumpuni adalah langkah awal untuk menjadi yang terdepan.


Dalam artikel ini, kita akan membahas peran krusial Apache Spark, khususnya dalam konteks streaming data. Temukan bagaimana Apache Spark membawa revolusi dalam pengolahan data real-time dan bagaimana konsep streaming dapat diimplementasikan dengan baik menggunakan alat ini.


Apache Spark, sering disebut sebagai "tools Data Engineer," telah menjadi tulang punggung bagi banyak professional Data Engineer. Sebagai secondary keyword, kita akan fokus pada bagaimana Apache Spark menjelma menjadi pondasi kokoh untuk Data Engineer dalam memproses data secara real-time.


Mari telusuri lebih lanjut tentang bagaimana konsep streaming dengan Apache Spark memberikan dampak besar dalam dunia data engineering.


1. Memahami Konsep Streaming Data

Data Engineer

Streaming data melibatkan pengolahan data yang masuk secara terus-menerus dan instan. Berbeda dengan pemrosesan batch yang melibatkan data dalam sejumlah besar, streaming data memungkinkan pemrosesan data secara langsung saat data tersebut diproduksi. Apache Spark Streaming membuka pintu bagi para Data Engineer untuk menggali nilai dari data secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mengapa Apache Spark?

Apache Spark dikenal karena kecepatan dan skalabilitasnya. Dengan kemampuan untuk memproses data secara paralel, Spark membuka peluang untuk pengolahan data real-time yang efisien dan cepat. Pustaka ini memungkinkan Data Engineer untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber dengan mudah dan merinci, membantu mereka menyusun fondasi yang kuat untuk pemrosesan streaming data.


3. Implementasi Streaming dengan Apache Spark

Data Engineer

Proses implementasi streaming data dengan Apache Spark dimulai dengan memahami struktur data yang masuk dan mengkonfigurasi alur kerja yang sesuai. Data Engineer dapat menggunakan API yang disediakan oleh Apache Spark Streaming untuk memanipulasi data secara real-time. Ini melibatkan operasi seperti filter, pemetaan, dan pengelompokan yang dapat diterapkan secara langsung saat data mengalir.


4. Dukungan terhadap Sumber Data yang Beragam

Apache Spark Streaming dapat dengan mudah berintegrasi dengan berbagai sumber data, termasuk data dari sistem file, Kafka, dan sumber data streaming lainnya. Hal ini memungkinkan fleksibilitas dan skalabilitas yang tinggi, memastikan bahwa Data Engineer dapat mengakses dan memproses data dari berbagai sumber dengan mudah.


5. Mengelola Waktu dan Toleransi Keterlambatan

Data Engineer

Pemrosesan streaming data tidak hanya melibatkan kecepatan, tetapi juga manajemen waktu dan toleransi keterlambatan. Apache Spark Streaming memungkinkan Data Engineer untuk mengontrol bagaimana data waktu nyata diolah dan memberikan toleransi terhadap keterlambatan untuk memastikan hasil yang akurat dan konsisten.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Jika Anda tertarik untuk menggali lebih dalam tentang Apache Spark dan penerapannya dalam streaming data, kami mengundang Anda untuk bergabung dengan kursus Data Engineering di 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!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login