Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Kenalan Apache Spark untuk Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 25-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-04-2024-03-16-133031_x_Thumbnail800.jpg

Apakah kalian pernah mendengar atau pernah mengetahui tentang Apache Spark? Jika kalian belum pernah mendengarnya, jadi Apache Spark ini adalah teknologi yang sangat berguna di dalam dunia data engineer. Apache Spark ini memiliki kemampuan yang luar biasa dalam mengelola data secara distribusi dan juga memiliki performa yang cukup tinggi, Apache Spark ini juga sudah mengubah cara seorang data engineer dalam bekerja. Apache Spark ini menjadi alat yang tak tergantikan bagi seorang data engineer.


Dengan kecepatan, ekosistem yang kaya, fleksibilitas yang tinggi, dan juga dukungan dari komunitas yang cukup besar menjadikan Apache Spark ini salah satu alat yang cukup efektif untuk mengolah data dalam jumlah yang cukup besar. Nah, pada artikel kali ini akan membahas apa itu Apache Spark dan berbagai macam kelebihan dari framework ini. Mari kita simak pembahasannya di bawah ini!


1. Apa itu Apache Spark?

Apache Spark adalah suatu framework komputasi yang memiliki kegunaan untuk mengakses data, memproses data, dan juga menganalisis big data. Apache Spark ini memiliki fungsi sebagai pelengkap dalam penanganan big data dan juga machine learning. Fitur yang terdapat pada Apache Spark ini juga akan sangat membantu para data engineer dalam memproses big data.


Apache Spark ini juga memproses data-datanya dengan melalui in-memory, sehingga membuat waktu pemrosesan datanya lebih cepat dibandingkan dengan framework sejenis. Apache Spark ini juga tergolong mudah digunakan dan juga sudah dilengkapi dengan berbagai macam komponen pendukung di dalamnya.


Data Engineer


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya



2. Memiliki Sifat yang Fleksibel

Kelebihan yang pertama yang dimiliki oleh Apache Spark ini adalah memiliki sifat yang fleksibel dalam memproses big data. Jadi Apache Spark ini sudah mendukung pemrosesan data yang berasal dari berbagai macam sumber data lain dan juga jenis data lainnya seperti data terstruktur, data tak terstruktur, data streaming, dan juga data batch.


Data engineer bisa menggunakan Apache Spark ini untuk menggabungkan data dari berbagai macam sumber, dapat melakukan transformasi yang cukup kompleks, dan juga bisa mempersiapkan datanya untuk bisa dianalisis ke tahap selanjutnya. Dengan adanya sifat fleksibilitas inilah yang membuat framework ini menjadi salah satu tools yang sangat bisa diandalkan dalam mengolah data yang bervariasi.


3. Framework yang Efisien

Selain memiliki fleksibilitas, Apache Spark ini memiliki kemampuan untuk memproses data dalam skala besar secara efisien dalam segi waktu. Apache Spark ini memang dari awal sudah dirancang untuk mengatasi data dalam jumlah besar dan mampu memprosesnya secara paralel di beberapa node komputer. Hal inilah yang memungkinkan para data engineer untuk mengolah data yang berkembang dengan cepat dan memberikan hasil dalam waktu yang lebih singkat.

Data Engineer


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


4. Memiliki Komunitas yang Besar

Apache Spark ini boleh dibilang memiliki komunitas yang cukup besar dan aktif sampai sekarang. Hal ini menunjukkan bahwa ada banyaknya sumber daya manusia yang mampu mengoperasikan framework ini, tersedia banyak sekali tutorial dari komunitas, dan juga bantuan yang tersedia untuk para data engineer yang bekerja dengan menggunakan framework ini.


Ketika data engineer mengalami kesulitan, komunitas ini siap membantu para data engineer yang mengalami kesulitan. Sehingga dalam proses belajar dan menguasai framework ini akan menjadi lebih muda dan asik karena mendapat dukungan dari komunitas yang besar ini.

Data Engineer


Yuk, mulai berkarir atau switch karir di bidang data sekarang juga. Ngga usah overthinking karena tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu. Kamu bisa belajar dari basic hingga advanced dan mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Modul Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Pilih menu Learn

  • Pilih menu Career Track

  • Lalu Pilih menu Data Analyst

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login