Lebih Mudah Gunakan Apache Spark untuk Data Engineer
Seiring perkembangan teknologi saat ini kita perlu memilih profesi yang benar-benar dibutuhkan sesuai dengan perkembangan zaman. Jika kita ingin bergabung dalam dunia data maka ini adalah salah satu pilihan yang tepat.
Hal ini dikarenakan saat ini kita sudah menggunakan big data yang mana big data itu memerlukan proses analisis sehingga menghasilkan informasi yang relevan bagi perusahaan. Profesi yang umum berkaitan dengan big data adalah data engineer.
Dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya data engineer menggunakan berbagai tools yang diperlukan, misalnya apache spark. Pda artikel kali ini kita akan mengenali fungsi apache spark untuk data engineer.
Menjadi seorang data engineer diperlukan berbagai skill yang mampu membantu dalam menjalankan tugasnya. Selain menguasai skill, data engineer juga perlu memahami tools data engineer dan paham serta bisa menggunakan tools tersebut.
Apache spark merupakan suatu hal yang perlu dikuasai oleh data engineer. Apache spark dikenal memiliki berbagai manfaat dalam tahapan pemrosesan data. Untuk mengetahui lebih lanjut, yuk simak artikel berikut ini!
1. Pengertian Apache Spark
Apache Spark merupakan suatu framework atau kerangka kerja yang bersifat open source dan dapat melakukan tugas pemrosesan pada big data dengan cepat. Apache Spark ini dapat diterapkan dalam berbagai bahasa pemrograman seperti Python, R, Scala, Java, dan SQL.
Apache Spark ini dapat mengubah perintah pemrosesan data pengguna menjadi Directed Acyclic Graph, yaitu suatu lapisan penjadwalan Apache Spark yang dapat menentukan tugas apa yang dijalankan pada node mana dan dalam urutan apa.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Kelebihan Apache Spark
Seperti yang telah diketahui bahwa Apache Spark ini memiliki peranan penting dalam bidang pemrosesan data, Apache Spar juga memiliki beberapa kelebihan yang dapat kita ketahui, yaitu:
mudah digunakan, menyediakan banyak operator tingkat tinggi sehingga memudahkan developer dalam membangun aplikasi
multiplatform, Apache Spark ini bisa dijalankan di berbagai platform seperti Hadoop YARN, Kubernetes, dan lainnya
cakupan luas, artinya Apache Spark dapat menggabungkan SQL, Streaming dan analytics yang kompleks.
lebih cepat, hal ini menjadi suatu keunggulan Apache Spark yang dikenal dapat bekerja 100 kali lebih cepat dibandingkan Hadoop.
3. Fitur Apache Spark
Apache Spark termasuk multi language engine yang digunakan oleh data engineer untuk mengeksekusi data. Apache Spark memiliki berbagai fitur yang perlu kita ketahui, yaitu:
Streaming data, menyatukan pemrosesan data dalam suatu kumpulan dan bersifat real time, dapat digunakan menggunakan berbagai bahasa pemrograman
Analisis SQL, dapat mengeksekusi dengan cepat
Data science, dapat membantu proses exploratory data analysis (EDA)
Machine learning, dapat melatih algoritma machine learning
4. Komponen Apache Spark
Apache Spark memiliki berbagai komponen penting yang penting untuk diketahui. Terdapat beberapa komponen Apache Spark yaitu bahasa pemrograman (Scala, R, Java, Python), Library (Spark SQL, MLlib, Graphx, Streaming), engine (Spark Core), dan cluster management (Hadoop Yarn, Apache Mesos, dan Spark Scheduler).
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Mengetahui salah satu tools data engineer secara lebih dekat tentu menambah pengetahu data engineer dan agar lebih mengerti kapan sebaiknya tools tersebut digunakan.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita