Manfaat Apache Hadoop dalam Pekerjaan Data Engineer
Pekerjaan Data Engineer menjadi salah satu profesi yang tidak bisa diabaikan begitu saja. Di era di mana data menjadi aset berharga, data engineering menjadi salah satu komponen kunci dalam memanfaatkan informasi secara optimal. Data Engineer berperan penting untuk mengumpulkan dan menyiapkan data hingga bisa diproses oleh posisi praktisi data lain seperti Data Analyst dan Data Scientist.
Dalam pekerjaannya, tentu saja Data Engineer tidak bisa bergerak tanpa menggunakan senjata, seperti penggunaan tools yang canggih. Apache Hadoop adalah salah satu tools yang bisa digunakan oleh Data Engineer. Tool ini merupakan sebuah framework yang bersifat open source yang bisa dijadikan senjata utama bagi para Data Engineer untuk menangani dan menganalisis data berskala besar.
Dalam artikel ini akan dibahas mengenai kehebatan Apache Hadoop dalam memproses data. Yuk, simak pembahasannya!
1. Skalabilitas dan Distribusi
Salah satu daya tarik utama Apache Hadoop bagi Data Engineer adalah kemampuannya untuk menangani data yang berskala besar dan mendistribusikan beban kerja secara efisien. Cara kerja Hadoop menggunakan model pemrosesan terdistribusi, sehingga memberikan peluang pemrosesan data terjadi di beberapa node dalam sebuah cluster. Hal ini akan mempermudah perusahaan untuk mengelola data yang berkembang pesat tanpa kehilangan performanya.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Penyimpanan dan Pengelolaan Data
Kelebihan lain yang dimiliki oleh Hadoop adalah tools ini menyediakan sistem penyimpanan terdistribusi yang dikenal sebagai Hadoop Distributed File System (HDFS). HDFS memang dirancang untuk menyimpan dan mengelola data secara efisien di berbagai node.
Hal ini akan mempermudah Data Engineer untuk menyimpan berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, tanpa batasan pada jumlah atau jenis data yang dapat disimpan.
3. Kemampuan Pemrosesan Batch dan Real-time
Apache Hadoop tidak hanya kuat dalam pemrosesan data secara batch, tetapi juga dapat digunakan untuk pemrosesan data real-time melalui proyek-proyek seperti Apache Spark. Pemrosesan real-time membuat Data Engineer mendapatkan insight secara langsung dari data yang masuk, sehingga hal ini akan memungkinkan para stakeholder melakukan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan responsif terhadap perubahan lingkungan bisnis.
4. Kaya Akan Ekosistem
Salah satu kelebihan besar dari Apache Hadoop adalah ekosistemnya yang luas dan beragam. Data Engineer memiliki banyak pilihan alat untuk membangun solusi yang sesuai dengan kebutuhan spesifik project mereka.
Mereka bisa menggunakan Apache Hive untuk query data, Apache HBase untuk penyimpanan NoSQL, dan Apache Pig untuk scripting data. Fleksibilitas ini membuat Hadoop menjadi pilihan utama untuk proyek-proyek data engineering yang beragam.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Apache Hadoop telah membuktikan diri sebagai pilar dalam dunia data engineering. Dengan terus berkembangnya teknologi, peran Apache Hadoop dalam dunia data engineering pun akan terus menjadi kunci keberhasilan dalam menghadapi tantangan data masa kini dan mendatang.
Menjadi seorang data engineer yang sukses membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan pemahaman tentang konsep data engineering. Penguasaan tools dalam pekerjaan Data Engineer bisa membuat pekerjaan mereka menjadi lebih mudah. 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