JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 10 Jam 20 Menit 15 Detik

Kenali Peran Apache Spark bagi Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 03-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-04-2024-04-04-201238_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer dalam mengerjakan pekerjaannya tidak hanya membutuhkan pemahaman teori, namun juga skill untuk menggunakan tools yang dapat mendukung dan mempermudah pekerjaannya. Salah satu tugas Data Engineer adalah mengolah big data agar siap digunakan oleh praktisi data lainnya untuk analisis data. Oleh karena itu, Data Engineer perlu menguasai tools yang berkaitan dengan big data.


Apache Spark telah menjadi salah satu teknologi yang paling penting dan diperhitungkan dalam dunia data engineering. Sebagai platform pengolahan big data yang cepat, kuat, dan fleksibel, Apache Spark memungkinkan Data Engineer untuk mengatasi tantangan dalam pengolahan data yang skala besar dengan lebih efisien dan efektif. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa peran Apache Spark dalam pekerjaan seorang Data Engineer. Simak pembahasannya, yuk!


1. Kinerja yang Cepat dan Skalabilitas yang Tinggi

Data Engineer

Apache Spark menggunakan pendekatan sistem pemrosesan in-memory sehingga memungkinkan platform ini untuk mengakses dan memanipulasi data secara cepat dalam memori. Hal ini akan mengurangi ketergantungan pada disk serta meningkatkan kinerja secara keseluruhan.


Apache Spark juga menyediakan model komputasi yang terdistribusi. Dengan begitu, Data Engineer sangat dimungkinkan untuk mengolah data secara paralel di sejumlah node komputer atau melakukan pengolahan data dalam skala yang sangat besar.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Fleksibilitas dalam Pengolahan Data

Data Engineer

Apache Spark termasuk salah satu platform yang cukup fleksibel dalam pengolahan data. Hal ini dibuktikan dengan Apache Spark yang mendukung berbagai tipe data, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, serta berbagai format file seperti CSV, JSON, dan Parquet. Hal ini akan memudahkan Data Engineer untuk mengolah berbagai jenis data dengan efektif dan efisien. 


Spark juga menyediakan berbagai modul dan library yang kaya fitur untuk pengolahan data, seperti Spark SQL untuk pengolahan data terstruktur, Spark Streaming untuk analisis data real-time, dan MLlib untuk pembangunan model Machine Learning.


3. Kemampuan Analisis Data yang Mendalam

Data Engineer

Fitur Spark Streaming memungkinkan Data Engineer untuk menganalisis dan memproses data flow secara real-time yang memungkinkan aplikasi yang responsif dan analisis yang cepat terhadap data yang sedang berlangsung. Selain itu, fitur MLlib dan Spark SQL membuat Data Engineer dapat melakukan analisis lanjutan seperti Machine Learning, pemodelan prediktif, dan analisis grafik dengan mudah dan efisien.


4. Integrasi dengan Ekosistem Data yang Luas

Data Engineer

Apache Spark telah terintegrasi dengan berbagai sumber data seperti HDFS, Apache Kafka, Apache Cassandra, serta berbagai database lainnya. Hal ini membuat Data Engineer dapat mengakses dan mengolah data dari berbagai sumber dengan mudah. Tidak hanya dengan berbagai sumber data, Apache Spark juga dapat berintegrasi dengan baik dengan berbagai tools data lainnya seperti Apache Hadoop, Apache Hive, dan Apache HBase.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Apache Spark menjadi alat yang tak tergantikan bagi seorang Data Engineer dalam mengatasi tantangan pengolahan dan analisis data yang berskala besar. Dengan memanfaatkan kekuatan Apache Spark, Data Engineer dapat membangun solusi data yang inovatif dan memimpin organisasi menuju keberhasilan dalam era big data. 


Tertarik menjadi Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login