Kenali Apa Itu Spark SQL beserta Tutorial Menggunakannya
Sebuah sepeda motor dapat membantu kita berpindah dari titik A ke titik B dengan cepat tergantung oleh mesin yang dimilikinya. Apakah kecepatannya bagus atau tidak, hal ini bergantung pada mesin di sepeda motor. Analogi ini dapat menggambarkan apa itu Apache Spark jika dilihat dari sisi enginenya. Dimana artinya Apache Spark ini merupakan perangkat lunak yang sangat diandalkan dari sisi kecepatan enginenya.
Lebih lanjut tentang Apache Spark, perangkat ini sangat mendukung Data Science dimana nantinya menghasilkan sebuah data yang akan sangat mudah untuk dianalisa. Apache Spark sudah dilengkapi dengan banyak library yang kita tinggal gunakan dalam melakukan analisis data.
Apache Spark dapat digunakan dengan 4 bahasa pemrograman yaitu, Scala, R, Java, dan Python. Dan Apache Spark juga memiliki 5 fitur diantaranya, Spark SQL, SQL Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX, dan Spark R.
Yuk kita bahas salah satu fitur dari Apache Spark, Spark SQL!
1. Apache Spark
Apache Spark adalah engine atau mesin yang super cepat yang tujuan utamanya untuk memproses data dalam skala besar, meliputi Big Data dan Machine Learning. Lebih detailnya, Apache Spark didefinisikan sebagai engine untuk memproses data dalam skala besar in-memory, dilengkapi dengan API pengembangan yang elegan dan ekspresif tujuannya untuk memudahkan para penggunanya dalam mengeksekusi pekerjaan yang membutuhkan perulangan akses yang cepat terhadap data yang diproses. Seperti halnya, Streaming, Machine Learning hingga SQL.
Baca juga : Saatnya Belajar SQL, Kenali Rekomendasi Query SQL Bagi Pemula
2. Spark SQL
Spark SQL adalah library yang ditujukan untuk memahami pemrosesan data secara struktural yang terbentuk di dalam inti dari Apache Spark, yang mana kegunaan utamanya adalah untuk memproses data struktural.
Spark SQL menggunakan antarmuka seperti SQL untuk berinteraksi dengan data dari berbagai format seperti CSV, JSON, Parket, hingga ke berbagai database engine seperti MySQL dan SQL Server.
Spark SQL sendiri memiliki library dataframes dan integrated with multiple data sources (Hadoop, Hive, Cassandra dan HBase).
3. Cara Kerja Spark SQL
Ada 3 bagian utama dari gambar di atas yaitu, frontend, catalyst dan backend. Frontend (eksternal) masuk dan diproses dengan katalisasinya dengan proses optimalisasi, kemudian di bagian backendnya dilakukan penentuan model dan distribusi dengan RDD (Resilient Distributed Dataset).
Untuk frontend sendiri, data bisa berasal dari HIVE Query, SQL Query dan DataFrame. Awalnya data masih tidak terstruktur atau semi terstruktur, kemudian data akan dianalisis dan di optimisasi dan menghasilkan optimized logical plan. Dari sini data sudah terstruktur dan diteruskan ke bagian backend dan dilakukan physical plans dimana menentukan model data dan didistribusikan oleh RDD.
4. Fitur dan Peran Spark SQL
(source: techvidvan.com)
Peran Spark SQL:
Sumber DataFrame API yaitu kumpulan pustaka untuk bekerja dengan tabel data.
DataFrame API yaitu membantu menentukan Frame Data yang berisi baris dan kolom.
Catalyst Optimizer yang merupakan kerangka kerja optimasi yang diperluas dengan A SQL Engine dan Command Line Interface.
Fitur Spark SQL:
Integrasi dengan Spark.
Penyeragaman akses data.
Kompatibilitas dengan Hive.
Konektivitas standar dengan alat bisnis intelijen.
Fungsi buatan pengguna.
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
Gimana gimana? Tertarik belajar SQL, tapi bingung mau mulai belajar dari mana? Masih asing dengan bahasa query? Ada solusinya nih, pilih saja belajar di DQLab! Belajar SQL di DQLab kita dapat belajar serta mengenali SQL dari awal serta mendapatkan sesi praktek secara live code, sehingga memudahkan kalian yang ingin belajar tapi belum memiliki aplikasinya
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar Data Science bersama DQLab. Ditunggu ya!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita