3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 3 Jam 15 Menit 42 Detik

Kepoin 4 Keunggulan Apache Spark untuk Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 07-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-04-2024-01-05-160757_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer sudah menjadi salah satu pilar dalam tim data yang cukup penting dalam perusahaan karena bertanggung jawab untuk memastikan struktur database perusahaan mudah digunakan dan menjadi lebih aman. Untuk membantu data engineer dalam melakukan tanggung jawab tersebut, maka diperlukannya tools yang bisa diandalkan. Salah satu toolsnya adalah Apache Spark.


Apache Spark ini memiliki keunggulan khusus dibandingkan tools lainnya. Seperti Apache Spark ini dapat dijalankan dalam beberapa platform atau multiplatform, lebih cepat dibandingkan dengan tools lainnya yang serupa. Selain itu masih ada beberapa keunggulan yang ada pada tools ini apa sajakah itu?


1. Tools yang Multiplatform

Apache Spark ini dapat dijalankan pada beberapa macam platform seperti Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes. Selain itu Apache Spark ini dapat dijalankan dengan menggunakan mode standalone maupun cluster atau dapat digunakan dalam platform cloud sekalipun. Apache Spark ini dapat mengakses berbagai tipe resources seperti HDFS, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, dan lain sebagainya.

Data Engineer

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Tools yang Cepat

Keunggulan lainnya adalah Apache Spark ini mampu bekerja 100 kali lebih cepat dibandingkan tools lainnya seperti Hadoop. Hal ini berkat penggunaan state of the art DAS scheduler, physical execution engine, dan juga query optimizer. Apache Spark ini bekerja dengan menggunakan performa yang sangat tinggi baik dalam hal pemrosesan data secara batch maupun secara streaming.


3. Memiliki Cakupan yang Luas

Apache Spark ini memiliki cakupan yang cukup luas yang dimana Apache Spark ini menggabungkan SQL, streaming, dan juga analytics yang kompleks. Spark ini juga sudah menyediakan berbagai macam library perangkat lunak seperti SQL dan juga DataFrames, MLib untuk machine learning, GraphX, dan juga Spark Streaming. Developer juga bisa menggabungkan semua library dengan mudah dalam satu buah aplikasi yang sama.

Data Engineer

Credit by Data Mechanics


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


4. Mudah digunakan

Apache Spark juga bisa bekerja dengan bahasa pemrograman seperti Java, Scala, Python, R, dan juga SQL. Hal ini menunjukkan bahwa Apache Spark ini bisa digunakan oleh data engineer dengan sangat mudah karena sudah terintegrasi dengan berbagai macam bahasa pemrograman. Apache Spark ini juga menyediakan lebih dari 80 operator tingkat tinggi yang mampu memudahkan developer dalam membangun aplikasinya secara paralel.

Data Engineer


Yuk, sambut tahun baru dengan semangat belajar baru untuk mulai berkarir di bidang data sekarang juga. Ngga usah overthinking karena tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu. Kamu bisa mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Modul Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.


Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Pilih menu Learn

  • Pilih menu Career Track

  • Lalu Pilih menu Data Analyst

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :