Mengapa Perusahaan Kini Mengadopsi Apache Spark?
Dalam dunia modern yang dipenuhi data, peran Data Engineer menjadi semakin krusial. Mereka adalah arsitek di balik infrastruktur data yang memastikan aliran informasi tetap lancar dan terstruktur, bahkan ketika volume data terus membesar. Untuk mendukung tugas ini, dibutuhkan alat yang mampu menangani komputasi dalam skala besar, dan di sinilah Apache Spark memainkan peran penting.
Sebagai salah satu mesin pemrosesan data paling canggih, Apache Spark memungkinkan Data Engineer untuk memproses miliaran baris data dengan kecepatan tinggi, menghubungkan berbagai sumber data, dan menjalankan analisis real-time. Tak heran, Apache Spark telah menjadi alat wajib dalam toolkit Data Engineer di seluruh dunia. Lantas mengapa perusahaan kini mengadopsi Apache Spark? Berikut adalah penjabarannya.
1. Mesin Komputasi Paling Banyak Digunakan untuk Skala Besar
Apache Spark merupakan mesin komputasi terdistribusi yang sangat populer untuk memproses data dalam jumlah besar secara paralel. Keunggulan skalabilitas dan kecepatannya membuat Spark menjadi pilihan utama bagi ribuan perusahaan, termasuk 80% dari perusahaan Fortune 500.
Tidak mengherankan bahwa Databricks, perusahaan yang menawarkan Apache Spark sebagai layanan, saat ini bernilai $43 miliar. Hal ini menunjukkan seberapa signifikan peran Spark dalam ekosistem perusahaan besar.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Mendukung Berbagai Bahasa Pemrograman
Salah satu keunggulan Apache Spark adalah dukungan terhadap beragam bahasa pemrograman seperti Scala, Java, SQL, R, dan Python. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan talenta yang sudah ada tanpa harus mempelajari bahasa baru. Berbagai pilihan bahasa ini juga memudahkan integrasi dengan berbagai jenis aplikasi dan sistem yang ada di dalam perusahaan.
3. Tidak Ada Vendor Lock-in (Dukungan dari Banyak Vendor)
Sebagai proyek sumber terbuka yang dikelola oleh Apache Software Foundation, Spark tidak terikat oleh satu perusahaan saja. Sejumlah perusahaan besar, seperti Databricks, NVIDIA, dan lainnya, berkontribusi secara aktif dalam pengembangan Spark. Dengan dukungan dari banyak vendor, perusahaan dapat memilih layanan yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka, menghindari ketergantungan pada satu penyedia, dan dapat bernegosiasi untuk mendapatkan harga yang lebih baik.
4. Konektor yang Beragam dan Format Data yang Fleksibel
Dalam dunia Data Engineering, menghubungkan berbagai teknologi dan format data adalah tantangan umum. Apache Spark menawarkan lebih dari 500 konektor yang mendukung berbagai format data seperti CSV, JSON, Parquet, Avro, dan banyak lagi. Hal ini mempermudah perusahaan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber tanpa perlu membangun konektor dari awal, yang pada akhirnya mengurangi biaya dan meningkatkan produktivitas.
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
5. Dukungan untuk Komputasi Terdistribusi
Apache Spark dirancang untuk komputasi terdistribusi, memungkinkan perusahaan untuk memproses data besar di kluster komputer dengan ratusan hingga ribuan node. Spark mendukung berbagai jenis manajer kluster seperti Standalone, Kubernetes, Mesos, dan YARN untuk mengatur sumber daya dan distribusi beban kerja. Fleksibilitas ini menjadikan Spark ideal untuk lingkungan perusahaan yang membutuhkan skalabilitas tinggi dalam memproses data.
Apache Spark telah menjadi solusi utama bagi banyak perusahaan yang memerlukan sistem komputasi besar dengan kemampuan terdistribusi. Fleksibilitasnya dalam mendukung berbagai bahasa pemrograman, tidak adanya vendor lock-in, serta dukungan untuk pemrosesan batch dan streaming membuatnya menjadi pilihan yang sangat relevan di lingkungan bisnis yang dinamis dan penuh data.
Yuk, mulai belajar dan kuasai skill data scientist dari nol hingga advanced. Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0.
Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan 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
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Mari langsung mulai perjalanan belajar data science sekarang bersama DQLab!
Penulis: Reyvan Maulid