Kenali Apache Spark, Tools Andalan Data Engineer
Seiring perkembangan teknologi seperti sekarang, kini tersedia berbagai macam tools yang bisa digunakan untuk memudahkan pekerjaan manusia. Dari banyaknya tools data engineer yang tersedia, pengguna dapat memilihnya sesuai dengan kebutuhan dan sesuai dengan kelebihan serta kekurangan dari masing-masing software. Pada artikel kali ini kita akan mengenali salah satu tools yat apache spark untuk data engineer beserta kelebihan serta cara kerjanya.
Data engineer adalah suatu profesi yang secara umum bertanggung jawab terhadap data perusahaan terutama big data. Data engineer seringkali disamakan dengan profesi data lainnya seperti data analyst ataupun data scientist. Namun sebenarnya data engineer bertugas untuk mengelola dan menyiapkan data perusahaan sedangkan data analyst bertugas menganalisis data sampai membuat keputusan. Untuk mengenal lebih dekat terkait tools data engineer yaitu apache spark, yuk simak artikel berikut ini!
1. Sejarah Apache Spark
Apache Spark adalah salah satu tools data engineer yang telah banyak digunakan dan memiliki beragam manfaat. Apache Spark dimulai pada tahun 2009 sebagai proyek penelitian yang melibatkan peneliti dan mahasiswa. Apache Spark memiliki tujuan untuk membuat kerangka kerja baru untuk mengoptimalkan pemrosesan iteratir cepat.
Pada tahun 2013, Apache Spark memasuki status inkubasi di Apache Software Foundation (ASF) dan ditetapkan sebagai proyek tingkat atas pada bulan Februari 2014.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Kelebihan Apache Spark
Seperti yang telah diketahui bahwa Apache Spark ini memiliki peranan penting dalam bidang pemrosesan data, Apache Spark juga memiliki beberapa kelebihan yang dapat kita ketahui, yaitu:
mudah digunakan, menyediakan banyak operator tingkat tinggi sehingga memudahkan developer dalam membangun aplikasi
multiplatform, Apache Spark ini bisa dijalankan di berbagai platform seperti Hadoop YARN, Kubernetes, dan lainnya
cakupan luas, artinya Apache Spark dapat menggabungkan SQL, Streaming dan analytics yang kompleks.
lebih cepat, hal ini menjadi suatu keunggulan Apache Spark yang dikenal dapat bekerja 100 kali lebih cepat dibandingkan Hadoop.
3. Cara Kerja Apache Spark
Apache spark merupakan suatu sistem yang bisa digunakan oleh data engineer untuk mempermudah pekerjaannya. Apache spark ini lebih cepat daripada Hadoop, itulah menjadi salah satu alasan mengapa apache spark lebih populer dan banyak digunakan oleh data engineer.
Apache spark memiliki beberapa komponen yaitu CPU (Central Processing Unit), Memori (RAM), Penyimpanan (SSD atau Magnetic Disk), dan jaringan (LAN atau internet). Apache spark memiliki cara kerja yang mudah yaitu data dibaca ke dalam memori, operasi dilakukan, hasilnya ditulis kembali, lalu akan menghasilkan eksekusi yang lebih cepat.
4. Fitur dan Komponen Apache Spark
Apache Spark termasuk ke dalam multi language engine yang digunakan untuk mengeksekusi data. Apache spark memiliki beberapa fitur dan komponen yang perlu kita ketahui. Beberapa fitur Apache Spark antara lain streaming data, analysis SQL, data science dan machine learning.
Adapun beberapa komponen Apache Spark antara lain bahasa pemrograman (Scala, R, Java, Python), library (Spark SQL, MLlib, Graphx, Streaming), engine (Spark Core) dan cluster management (Hadoop Yarn, Apache Mesos dan Spark Scheduler).
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Data engineer termasuk ke dalam profesi yang banyak dibutuhkan oleh perusahaan. Kebutuhan data engineer yang meningkat perlu diseimbangkan dengan ketersedian sumber daya manusia yang ada. Oleh karena itu kalian bisa coba belajar skill data engineer di DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita