Mengapa Apache Spark Jadi Pilihan Utama untuk Data Engineer?

Apache Spark telah menjadi salah satu alat paling populer bagi data engineer. Dikembangkan oleh AMPLab di Universitas California, Berkeley, Spark menawarkan kinerja tinggi, kemudahan penggunaan, dan fleksibilitas yang memungkinkan pengolahan data dalam skala besar.

Artikel ini membahas mengapa Apache Spark menjadi pilihan utama bagi para data engineer dengan meninjau definisinya, keunggulannya dibandingkan tools lain, penggunaannya dalam berbagai kasus, serta manfaatnya dalam proyek big data.

1. Apa Itu Apache Spark?

Apache Spark adalah framework open-source yang dirancang untuk pemrosesan data terdistribusi dengan kinerja tinggi. Spark mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Python (melalui PySpark), Scala, Java, dan R, menjadikannya tools serbaguna untuk berbagai kebutuhan analitik. Spark memungkinkan pemrosesan data dalam mode batch maupun streaming, membuatnya ideal untuk mengelola data yang terus-menerus diperbarui secara real-time.

Inti dari Apache Spark adalah Resilient Distributed Dataset (RDD), struktur data yang memungkinkan Spark menangani data terdistribusi dengan efisien sambil memastikan ketahanan terhadap kegagalan. Dengan kemampuannya untuk memanfaatkan memori secara optimal, Spark sering digunakan untuk menjalankan tugas-tugas berat seperti machine learning, analitik big data, dan pemrosesan graf.

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Keunggulan Apache Spark Dibandingkan Tools Lain

Apache Spark memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya unggul dibandingkan alat lain seperti Hadoop MapReduce atau Flink. Salah satu keunggulan utamanya adalah kecepatan. Spark menggunakan pemrosesan in-memory yang memungkinkan data disimpan di memori RAM selama proses berlangsung, menghindari proses baca-tulis berulang ke disk seperti yang dilakukan oleh MapReduce.

Selain itu, Spark mendukung pemrosesan data real-time dengan Spark Streaming, menjadikannya lebih relevan dalam era data yang terus berubah. Spark juga memiliki integrasi bawaan dengan banyak alat lain seperti Hadoop, HDFS, Cassandra, dan Kafka, memungkinkan data engineer menggunakannya dalam ekosistem yang luas. Kemudahan penggunaannya semakin diperkuat dengan API yang sederhana dan pustaka bawaan untuk machine learning (MLlib), pemrosesan graf (GraphX), dan SQL (Spark SQL).

3. Apache Spark dalam Berbagai Kasus Penggunaan

Keberagaman kemampuan Apache Spark membuatnya diterapkan dalam berbagai kasus penggunaan. Dalam analitik data, Spark digunakan untuk menganalisis dataset besar dalam industri keuangan, ritel, dan kesehatan. Sebagai contoh, Spark dapat membantu bank mendeteksi transaksi penipuan secara real-time. Di sektor ritel, Spark membantu dalam analisis pola pembelian untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih baik kepada pelanggan.

Dalam bidang kesehatan, Spark digunakan untuk menganalisis data genetik dalam proyek penelitian medis. Selain itu, perusahaan teknologi sering memanfaatkan Spark untuk memproses data log server, memantau performa aplikasi, atau bahkan melatih model machine learning dalam skala besar.

Pemrosesan data streaming dengan Spark Streaming memungkinkan analisis data langsung dari sumber seperti sensor IoT atau media sosial, memberikan nilai tambah dalam situasi yang membutuhkan respons cepat.

4. Keuntungan Apache Spark dalam Proyek Big Data

Apache Spark menawarkan banyak keuntungan dalam proyek big data, menjadikannya tool utama bagi data engineer. Pertama, kemampuannya untuk menangani dataset besar secara efisien dengan memori terdistribusi memungkinkan pengolahan data dalam skala petabyte. Hal ini penting dalam proyek yang melibatkan data masif seperti analitik pengguna, pencatatan log, atau penelitian ilmiah.

Kedua, Spark mempermudah kolaborasi lintas tim karena mendukung berbagai bahasa pemrograman dan menyediakan API yang intuitif. Ketiga, pustaka bawaan seperti MLlib dan Spark SQL mempercepat pengembangan aplikasi analitik tanpa perlu alat tambahan. Terakhir, Spark didukung oleh komunitas yang aktif dan ekosistem yang luas, sehingga data engineer memiliki akses ke berbagai dokumentasi, tutorial, dan integrasi dengan alat lainnya.

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

Menjadi seorang data engineer yang sukses bukanlah hal yang instan. Dibutuhkan pemahaman mendalam tentang teknologi, keterampilan teknis yang kuat, dan kemampuan untuk bekerja dengan baik dalam tim. Persiapkan dengan matang karir data engineer kalian 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!