Mengapa Apache Spark Banyak Digunakan Data Engineer?

Apache Spark telah menjadi salah satu software paling populer di kalangan data engineer karena menawarkan sejumlah keunggulan. Kecepatan kinerja, kemudahan penggunaan, integrasi yang baik dengan Hadoop, dan kemampuan untuk mengolah data secara batch dan streaming adalah beberapa alasan utama mengapa banyak data engineer memilih Apache Spark untuk mendukung tugas mereka. Mari kita bahas masing-masing keunggulan ini secara lebih mendalam.

1. Kecepatan Kinerja

Apache Spark terkenal dengan kecepatan kinerjanya. Berbeda dengan Hadoop MapReduce yang memproses data dalam bentuk batch dan perlu penyimpanan sementara ke disk di antara setiap tahap pemrosesan, Spark menggunakan pendekatan in-memory computing. Artinya, data yang sedang diproses akan disimpan dalam memori (RAM) selama tugas berjalan, yang secara drastis mengurangi waktu yang diperlukan untuk membaca dan menulis dari disk. Alhasil, Spark mampu melakukan operasi analisis data hingga 100 kali lebih cepat pada data in-memory dan hingga 10 kali lebih cepat pada data yang disimpan di disk dibandingkan dengan MapReduce.

Kecepatan ini sangat penting bagi data engineer yang bekerja dengan volume data besar dan memerlukan hasil analisis secara cepat. Dalam banyak kasus, analisis data real-time menjadi sangat penting, seperti dalam pengawasan sistem keamanan, analisis transaksi finansial, atau personalisasi konten secara dinamis. Kecepatan kinerja yang ditawarkan oleh Spark memungkinkan data engineer untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

2. Kemudahan Penggunaan

Kemudahan penggunaan adalah salah satu aspek kunci yang membuat Apache Spark sangat menarik bagi data engineer. Spark menyediakan API yang kaya dan user-friendly dalam beberapa bahasa pemrograman populer seperti Python, Scala, Java, dan R. Dengan ini, data engineer dapat lebih mudah bekerja menggunakan bahasa yang mereka kuasai. Spark juga menyediakan Spark Shell interaktif untuk Scala, Python, dan R, yang memudahkan eksperimen dan eksplorasi data secara langsung.

Selain itu, Spark memiliki dokumentasi yang sangat baik dan komunitas yang aktif. Dokumentasi yang komprehensif membantu data engineer memahami cara kerja Spark dengan cepat. Komunitas yang aktif berarti banyak sumber daya seperti forum diskusi, tutorial, dan blog post yang tersedia untuk membantu menyelesaikan masalah dan berbagi praktik terbaik. Semua ini menjadikan Spark sebagai software yang mudah digunakan dan diadopsi oleh data engineer di berbagai tingkat pengalaman.

3. Integrasi yang Baik dengan Hadoop

Salah satu alasan mengapa Apache Spark banyak digunakan oleh data engineer adalah mampu berintegrasi dengan baik dengan ekosistem Hadoop. Spark dapat dijalankan di atas Hadoop YARN, yang memungkinkan penggunaan sumber daya yang sudah ada di cluster Hadoop. Artinya, kalian yang sudah menginvestasikan banyak sumber daya ke dalam infrastruktur Hadoop dapat dengan mudah mengintegrasikan Spark tanpa perlu merombak infrastruktur yang ada.

Selain itu, Spark dapat memanfaatkan Hadoop Distributed File System (HDFS) sebagai sumber data. Dengan mendukung format penyimpanan data yang sama seperti Hadoop, Spark dapat dengan mudah mengakses dan memproses data yang sudah ada di HDFS. Hal ini memberikan fleksibilitas bagi data engineer untuk menggunakan tools yang tepat sesuai dengan tugas. Integrasi Hadoop dan Spark langkah yang tepat untuk memaksimalkan efisiensi dan efektivitas pemrosesan data.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

4. Mampu Mengolah Batch & Streaming

Apache Spark juga mampu mengolah data secara batch dan streaming dalam satu platform. Spark menyediakan Spark Core untuk pemrosesan batch dan Spark Streaming untuk pemrosesan data real-time. Spark Streaming memanfaatkan konsep micro-batching, di mana aliran data diproses dalam batch kecil yang mendekati real-time. Melalui ini, data engineer bisa membangun aplikasi yang dapat mengolah dan menganalisis data streaming dengan latensi rendah, seperti monitoring log server, analisis data sensor IoT, dan pengolahan transaksi keuangan secara real-time.

Di sisi lain, untuk pemrosesan batch, Spark menyediakan API yang kaya melalui Spark SQL dan DataFrames, yang memungkinkan data engineer untuk menjalankan query SQL pada data yang besar dengan efisiensi tinggi. Dengan mendukung kedua jenis pemrosesan ini dalam satu framework, Spark menawarkan fleksibilitas yang besar. Data engineer dapat menggunakan tools yang sama dan keterampilan yang sama untuk berbagai jenis pekerjaan, mengurangi kompleksitas pengelolaan dan mempermudah integrasi antara pemrosesan batch dan streaming.

Ingin bisa mahir menggunakan Apache Spark dan menjadi praktisi data engineer profesional? Persiapkan diri kalian sekarang dengan belajar di DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri menjadi data engineer andal!