Kenali 4 Fitur Powerful Spark SQL Bagi Calon Praktisi Data
Spark SQL adalah modul Spark yang digunakan untuk pemrosesan data terstruktur. Tools ini menyediakan abstraksi pemrograman yang disebut DataFrames dan juga dapat bertindak sebagai mesin kueri SQL terdistribusi.
Dengan modul ini, kueri Hadoop Hive bisa dimodifikasi untuk berjalan hingga 100x lebih cepat pada penerapan dan data yang ada. Selain itu, Spark SQL juga menyediakan integrasi yang kuat dengan ekosistem Spark lainnya.
Spark SQL menyediakan pengoptimal berbasis biaya, penyimpanan kolom, dan pembuatan kode untuk membuat kueri dengan cepat. Pada saat yang sama, kita bisa melakukan penskalaan ke ribuan node dan kueri multi-jam menggunakan mesin Spark yang memberikan toleransi kesalahan kueri tanpa harus khawatir menggunakan mesin yang berbeda untuk data historis.
Ada beberapa fitur Spark SQL powerfull yang bisa kita gunakan. Pada artikel ini, kita akan fokus pada semua fitur Spark SQL, seperti tools untuk akses data terpadu, kompatibilitas tinggi, dan lain sebagainya.
1. Akses Data Terpadu
Pada dasarnya, Spark SQL ini mendukung cara umum untuk mengakses berbagai sumber data, misalnya Hive, Avro, Parket, ORC, JSON, dan JDBC. Selain itu, kita juga dapat menggabungkan data dari sumber-sumber berbeda ini. Tak heran jika banyak users menggunakan Spark SQL karena bisa dihubungkan dengan berbagai database.
Baca juga : Saatnya Belajar SQL, Kenali Rekomendasi Query SQL Bagi Pemula
2. Scalability dan High compatibility
Spark SQL memanfaatkan keunggulan model RDD. Pada dasarnya, tools ini mendukung pekerjaan besar dan toleransi kesalahan mid-query. Selain itu, untuk kueri interaktif dan panjang, Spark SQL menggunakan mesin yang sama sehingga tidak terlalu kompleks.
Untuk kueri Hive yang tidak dimodifikasi, kita bisa menggunakan Spark SQL untuk menjalankannya. Selain itu, tools ini menyediakan kompatibilitas penuh dengan data Hive, kueri, serta UDF.
3. Terintegrasi
Kita dapat mengintegrasikan Spark SQL dengan program Spark. Spark SQL memungkinkan kita untuk melihat data terstruktur di dalam program Spark. Selain itu, kita juga bisa menjalankan komputasi streaming dengan tools ini.
Fitur yang tidak kalah penting adalah developer tidak harus mengelola status dan tidak ada persyaratan untuk menjaga aplikasi tetap sinkron dengan pekerjaan batch.
4. Konektivitas Standar
Kita dapat menghubungkan Spark SQL dengan JDBC atau ODBC dengan sangat mudah. Namun, untuk konektivitas tools business intelligence Spark SQL harus berubah menjadi industry norms. Oleh karena itu, tools ini terdiri dari konektivitas JDBC dan ODBC standar industri dengan mode server.
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
Ingin menguasai SQL untuk bekal berkarir di dunia data? Yuk belajar berbagai fitur SQL dengan modul dari DQLab! Tidak hanya belajar teori, modul DQLab juga dilengkapi dengan praktek langsung sehingga kita tidak hanya belajar materi teoritis tetapi juga bisa belajar mengolah data secara langsung menggunakan live code editor.
Yuk klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ untuk pengenalan menggunakan live code editor dari DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K