SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 5 Jam 17 Menit 54 Detik

Kenali Perbedaan Batch vs Streaming di Apache Spark

Belajar Data Science di Rumah 26-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-04-2024-01-26-195044_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer adalah pekerjaan yang membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Dalam menyelesaikan pekerjaannya, Data Engineer tidak hanya membutuhkan skill yang mumpuni namun juga tools yang bisa mendukung dan mempermudah pekerjaannya. Kebutuhan akan tools akan  semakin meningkat terutama jika yang harus diolah adalah big data (data yang bervolume besar, bervariasi bentuknya, serta bertambah dengan cepat dalam waktu yang singkat). 


Apache Spark merupakan salah satu tool yang cukup sering digunakan oleh Data Engineer. Tool ini umumnya digunakan untuk memproses big data secara real time. Apache Spark menyediakan dukungan untuk pemrosesan batch dan pemrosesan streaming, sehingga bisa memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data pada data yang terus diperbaharui secara real-time atau dalam bentuk batch.


Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai beberapa perbedaan utama antara pemrosesan batch dan streaming di Apache Spark. Yuk, simak pembahasannya!


1. Waktu Pemrosesan Data

Data Engineer

Jika dilihat dari segi waktu pemrosesan data, pemrosesan secara batch berarti Spark akan mengumpulkan dan memproses sejumlah data tertentu sebelum memberikan hasil. Hasilnya bisa jadi tidak segera tersedia dan terupdate hanya pada interval tertentu. Sementara pemrosesan yang dilakukan secara streaming akan langsung memproses data begitu data baru tiba. Spark Streaming memungkinkan analisis data secara real-time sehingga dapat memberikan hasil secara langsung setelah menerima data baru.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Interval Pengambilan Data

Data Engineer

Perbedaan selanjutnya juga bisa dilihat dari interval pengambilan data. Jika pada pemrosesan data yang dilakukan secara batch, data akan diambil dan diproses dalam interval waktu tertentu. Biasanya disebut sebagai "window" atau "batch interval". Sementara pada pemrosesan data yang dilakukan secara streaming, data akan diambil dan diproses secara berkelanjutan tanpa interval waktu yang pasti. Spark Streaming memproses data per record atau per batch kecil.


3. Fleksibilitas dan Responsivitas

Data Engineer

Perbedaan lain bisa ditinjau dari segi fleksibilitas dan responsivitas. Pada pemrosesan data yang dilakukan secara batch, tugas analisis idealnya akan melibatkan kumpulan data yang bervolume besar dan kompleks. Di sini, responsivitas secara real time tidak menjadi kebutuhan utama. Sementara pada pemrosesan data yang dilakukan secara streaming akan ideal digunakan pada situasi dimana responsivitas real-time sangat penting, seperti pemantauan real-time, deteksi anomali, atau tindakan cepat berdasarkan peristiwa yang terjadi.


4. Data Store dan Sink

Data Engineer

Perbedaan antara pemrosesan batch dan streaming juga bisa dilihat dari data store dan sink. Pada pemrosesan yang dilakukan secara batch, data hasil pemrosesan akan disimpan di penyimpanan data batch, seperti Apache Hive, Hadoop Distributed File System (HDFS), atau penyimpanan data lainnya. Sementara pada pemrosesan data yang dilakukan secara streaming, hasil pemrosesan dapat langsung disimpan ke penyimpanan data batch atau sink yang mendukung data streaming, seperti Apache Kafka atau penyimpanan data real-time.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


Pilihan antara pemrosesan batch dan streaming di Apache Spark tergantung pada kebutuhan spesifik project dan prioritas pengguna. Pemrosesan batch lebih cocok untuk analisis menyeluruh terhadap data dalam volume besar, sementara pemrosesan streaming lebih sesuai untuk situasi di mana responsivitas real-time dan analisis data berkelanjutan menjadi kritis. 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