Kenali Spark SQL dan Fitur-fiturnya
Spark SQL mengintegrasikan pemrosesan relasional dengan pemrograman fungsional Spark. Tools ini memberikan dukungan untuk berbagai sumber data dan dapat digunakan untuk menyambung kueri SQL dengan transformasi kode sehingga menghasilkan tools yang powerfull. Spark SQL berasal dari Apache Hive dan berjalan di atas Spark dan terintegrasi dengan Spark stack.
Spark SQL lebih baik daripada Hive dalam hal kecepatan pemrosesan. Spark SQL bukan database tetapi modul yang digunakan untuk pemrosesan data terstruktur. Tools ini sebagian besar bekerja pada DataFrames yang merupakan abstraksi pemrograman dan biasanya bertindak sebagai mesin kueri SQL terdistribusi.
Dengan Spark SQL, Apache Spark dapat diakses oleh lebih banyak users secara lebih optimal. Spark SQL menyediakan API DataFrame yang melakukan operasi relasional pada sumber data eksternal dan koleksi terdistribusi bawaan Spark. Spark SQL memiliki Catalyst, yaitu tools yang membantu mendukung berbagai sumber data dan algoritma dalam Big data. Selain itu, Spark SQL memiliki beberapa fitur dan pada artikel kali ini kita akan membahas fitur-fitur tersebut.
1. Integrasi Dengan Spark
Kueri Spark SQL terintegrasi dengan program Spark. Spark SQL membantu kita untuk meng-query data terstruktur di dalam program Spark, menggunakan SQL atau DataFrame API yang dapat digunakan di Java, Scala, Python, dan R. Untuk menjalankan komputasi streaming, developer cukup menulis komputasi batch terhadap DataFrame atau Dataset API dan Spark secara otomatis akan meningkatkan komputasi untuk menjalankan komputasi secara streaming. Desain yang powerfull ini akan membantu developer agar tidak perlu mengelola status, error, atau menjaga aplikasi tetap sinkron dengan pekerjaan batch secara manual.
Baca juga : Saatnya Belajar SQL, Kenali Rekomendasi Query SQL Bagi Pemula
2. Uniform Data Access
DataFrames dan SQL mensupport cara umum untuk mengakses berbagai sumber data, seperti Hive, Avro, Parket, ORC, JSON, dan JDBC. Spark SQL akan menggabungkan data dari seluruh sumber tersebut. Tools ini sangat membantu untuk mengakomodasi data yang digunakan oleh semua users yang ada ke dalam Spark SQL.
3. Hive Compatibility dan Standard Connectivity
Spark SQL menjalankan query Hive yang tidak dimodifikasi pada data. Tools ini akan menulis ulang Hive front-end dan meta store, dab memungkinkan kompatibilitas penuh dengan data, kueri, dan UDF Hive. Selain itu, Spark SQL juga mensupport koneksi melalui JDBC dan ODBC. JDBC dan ODBC adalah tools yang banyak digunakan di dunia industri untuk konektivitas dengan tools business intelligence.
4. Performance And Scalability
Spark SQL menggabungkan pengoptimal berbasis biaya, pembuatan kode, dan penyimpanan kolumnar untuk membuat kueri bersama komputasi ribuan node menggunakan Spark engine yang bisa mentoleransi error mid-query. Interface yang disediakan oleh Spark SQL memberikan Spark informasi lebih lanjut tentang struktur data dan komputasi yang sedang dilakukan. Secara internal, Spark SQL menggunakan informasi tambahan ini untuk melakukan pengoptimalan ekstra. Spark SQL dapat langsung membaca dari berbagai sumber seperti file, HDFS, file JSON atau Parket, RDD yang ada, Hive, dan lain sebagainya.
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
SQL merupakan relational database management system (RDBMS) yang banyak digunakan oleh perusahaan untuk mengelola basis data, terutama yang ukurannya sangat besar. Yuk asah kemampuan SQL-mu bersama DQLab! Dengan modul DQLab, kamu tidak perlu menginstall tools tambahan karena kamu bisa menggunakan live code editor untuk menulis script code SQL.
Klik button di bawah ini atau signup melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL untuk mencoba dan mengenal live code editor dari DQLab.
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita
Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.
Sign-Up dengan Google
Sign-Up dengan Facebook