SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 49 Menit 45 Detik

Implementasi Apache Spark untuk Data Engineer 2024

Belajar Data Science di Rumah 16-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-04-2024-05-17-152857_x_Thumbnail800.jpg

Tools data engineer ada banyak sekali saat ini, nah salah satunya adalah Apache Spark. Apache Spark ini menjadi tools data engineer yang cukup sering digunakan untuk berbagai macam keperluan untuk memproses data. Apache Spark ini memiliki kelebihan dan fitur-fitur canggih di dalamnya. Maka dari itu, bagi kalian yang memiliki ketertarikan untuk menjadi seorang data engineer kalian bisa mulai dengan mempelajari dan menguasai Apache Spark ini. 


Apa saja yang bisa dilakukan oleh Apache Spark ini? Nah, pada pembahasan kali ini, kita akan mengupas tuntas Apache Spark ini digunakan untuk keperluan apa saja yang dibutuhkan oleh data engineer. Penasaran apa sajakah itu? Mari kita lihat artikel berikut ini!


1. Batch Processing

Batch Processing adalah sebuah metode pemrosesan yang dimana sejumlah data akan dikumpulkan, diproses, dan disimpan di dalam blok waktu tertentu atau bisa disebut dengan batch. Dalam batch processing, data bisa diambil dari sumbernya yang kemudian diproses secara kolektif dan hasilnya akan disimpan untuk di analisis atau laporan yang lebih lanjut lagi.


Apache Spark adalah software open-source yang bisa menangani pemrosesan batch ini dengan sangat efisien. Tools ini melakukan batch processing dengan menggunakan konsep pemrosesan paralel yang dimana data bisa dibagi ke dalam sejumlah partisi dan diproses secara terdistribusi di beberapa node komputasinya. 

Data Engineer


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Pengolahan Data Streaming Secara Real Time

Apache Spark tidak hanya unggul dalam pengolahan batch data, tetapi juga sangat handal dalam menangani data streaming real-time. Melalui modul Spark Streaming, Data Engineer dapat menciptakan alur kerja yang memproses data secara kontinu, memungkinkan analisis real-time yang sangat dibutuhkan untuk aplikasi seperti analisis log, deteksi penipuan, dan pemrosesan data sensor IoT. Dengan fitur ini, organisasi bisa segera merespons perubahan pasar atau kejadian penting.


3. Machine Learning

Apache Spark juga memiliki modul Machine Learning Library (MLlib) yang memudahkan Data Engineer dalam mengembangkan model machine learning secara terdistribusi. MLlib menyediakan beragam algoritma machine learning yang mendukung berbagai tugas seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan banyak lagi.


Dengan memanfaatkan kemampuan Spark untuk menjalankan proses machine learning secara terdistribusi di seluruh cluster, Data Engineer dapat mempercepat waktu pelatihan model secara signifikan dan meningkatkan skalabilitasnya. Hal ini memungkinkan organisasi untuk menangani volume data yang besar dan kompleks dengan lebih efisien, serta mendapatkan hasil analisis yang lebih cepat dan akurat.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


4. Penyimpanan Data

Apache Spark mendukung berbagai sumber data, mulai dari penyimpanan berbasis file seperti Hadoop Distributed File System (HDFS) hingga penyimpanan data berbasis kolom seperti Apache Parquet dan penyimpanan kolom terdistribusi lainnya. Untuk memaksimalkan kinerja dan efisiensi dalam pengolahan data, data engineer harus memiliki pemahaman mendalam tentang karakteristik setiap jenis penyimpanan ini dan memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik proyek mereka.


Selain itu, mereka perlu merancang skema data yang optimal, yang tidak hanya meningkatkan efisiensi proses tetapi juga memastikan integritas dan kualitas data yang tinggi. Memilih dan mengkonfigurasi sumber data yang tepat serta merancang skema data yang efisien adalah langkah penting dalam pengolahan data yang efektif dan scalable dengan Apache Spark.


Data Engineer


Jika Anda tertarik untuk menjadi seorang data engineer, langkah pertama yang perlu Anda ambil adalah memperoleh pemahaman yang kuat tentang dasar-dasar teknologi dan analisis data. Pelajari bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL, serta konsep-konsep dasar dalam pengelolaan database dan teknik pengolahan data. Selain itu, Anda juga perlu menguasai alat-alat dan platform yang umum digunakan dalam industri seperti Apache Hadoop, Spark, dan Apache Kafka.


Selalu mencari kesempatan untuk memperluas pengetahuan Anda melalui kursus online, buku, dan proyek-proyek praktis. Ingatlah bahwa menjadi seorang data engineer membutuhkan dedikasi, ketekunan, dan keterampilan teknis yang solid, tetapi dapat membawa Anda ke arah karier yang sangat memuaskan dalam era digital ini. Cukup sign up di DQLab.id/signup untuk #MulaiBelajarData.


Dapatkan sertifikat dan hadiah menarik setelah menyelesaikan modulnya, serta akses semua modul premium dengan berlangganan di DQLab.id.

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login