Kenali Keunggulan Apache Spark Bagi Data Engineer
Data engineer menjadi pondasi tim data yang kuat dalam sebuah perusahaan karena bertanggung jawab untuk memastikan struktur database perusahaan aman dan mudah digunakan oleh praktisi data lainnya. Untuk menunjang keberhasilan tersebut, data engineer tentu perlu tools yang dapat diandalkan. Salah satunya adalah Apache Spark.
Tools data engineer satu ini tentunya memiliki keunggulan khusus dibandingkan tools lainnya. Apa sajakah itu? Dalam artikel ini kita akan bahas lebih jauh setiap keunggulan tersebut. Mulai dari pemrosesan in-memory sampai dapat diintegrasikan dengan tools lain seperti Hadoop. Dengan memahami ini, kalian bisa lebih maksimal dalam menggunakannya untuk menunjang tugas sehari-hari sebagai data engineer.
1. Pemrosesan In-Memory
Bagi data engineer, pemrosesan in-memory sangat penting karena memungkinkan manipulasi dan transformasi data yang lebih cepat. Apache Spark menggunakan konsep Resilient Distributed Datasets (RDDs) yang dapat disimpan dalam memori untuk melakukan operasi secara parallel.
Hal ini membuat Spark menjadi pilihan yang efisien untuk pemrosesan data besar tanpa perlu menyimpan data secara persisten di disk. Dengan memanfaatkan in-memory processing, data engineer dapat mengoptimalkan kinerja alur kerja ETL (Extract, Transform, Load) dan analisis data, sehingga memungkinkan mereka untuk merespons dengan cepat terhadap perubahan kebutuhan bisnis atau analisis yang mendalam.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
2. Dukungan untuk Berbagai Sumber Data
Apache Spark dapat mengakses dan memproses data dari berbagai sumber yang berbeda secara efisien, termasuk data yang tersimpan di sistem penyimpanan berbasis cloud seperti Amazon S3, Google Cloud Storage, dan Azure Data Lake Storage. Selain itu, Spark menyediakan konektivitas yang baik dengan berbagai database seperti Apache Cassandra, Apache HBase, dan JDBC databases.
Dengan keunggulan tersebut, maka data engineer bisa dengan mudah mengintegrasikan dan mentransformasi data dari sumber yang beragam. Kemampuan ini menjadi kunci dalam lingkungan data modern yang kompleks, di mana data seringkali tersebar di berbagai platform dan teknologi.
Selain mendukung berbagai sumber data, Apache Spark juga menyediakan API yang kaya dan mudah digunakan, termasuk API dalam bahasa pemrograman populer seperti Scala, Java, Python, dan R. Hal ini mempermudah data engineer untuk mengembangkan, mengelola, dan mengoptimalkan alur kerja pemrosesan data dengan lebih efektif.
3. Mendukung Pengolahan Batch dan Streaming
Apache Spark menyediakan modul pemrosesan stream yang disebut Structured Streaming, yang memungkinkan data engineer untuk mengolah data secara real-time dengan mudah dan konsisten. Dengan konsep DataFrames dan Datasets yang digunakan secara seragam baik untuk batch maupun streaming processing, Spark menyederhanakan pemeliharaan alur kerja data yang bersifat kontinu.
Selain itu, kemampuan Apache Spark dalam menyediakan pemrosesan data secara distribusi dan otomatis memastikan scalable dan reliable untuk kasus pengolahan batch maupun streaming. Data Engineer dapat mengoptimalkan kinerja alur kerja data mereka dengan memanfaatkan paralelisme yang tinggi dan menyusun tugas-tugas pemrosesan data ke dalam DAG (Directed Acyclic Graph) yang efisien.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
4. Dapat Terintegrasi dengan Apache Hadoop
Apache Spark dapat beroperasi di atas Hadoop Distributed File System (HDFS) dan memanfaatkan keberagaman alat dan layanan yang disediakan oleh ekosistem Hadoop. Integrasi ini memberikan data engineer fleksibilitas untuk memproses data yang ada di HDFS secara efisien, sekaligus dengan memanfaatkan fitur-fitur dan sumber daya dari ekosistem Hadoop.
Selain itu, Apache Spark dapat dijalankan dalam mode cluster bersama dengan Hadoop, memungkinkan pemanfaatan sumber daya secara bersamaan untuk memproses tugas-tugas analisis data dan mengoptimalkan kinerja secara keseluruhan. Dengan dukungan Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator), Spark dapat diintegrasikan dengan manajemen sumber daya Hadoop untuk alokasi dan penjadwalan yang efisien.
Ingin bisa mahir menggunakan Apache Spark dan menjadi praktisi data engineer profesional? Persiapkan diri kalian sekarang dengan belajar di DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya