Mengenal Kelebihan Tools Data Scientist Apache Spark

Praktisi data scientist memiliki tanggung jawab untuk mengolah data menjadi informasi atau model prediksi yang berguna bagi perusahaan. Dalam melaksanakan tugasnya pun, tidak jarang data yang diproses berukuran besar dan sangat kompleks. Jadi diperlukan tools berkualitas agar proses kerja berjalan efisien.

Salah satu tools data scientist yang memiliki kemampuan menangani data skala besar adalah Apache Spark. Dengan beragam fitur yang dimiliki, tools satu ini menjadi pilihan terbaik data scientist untuk mengelola data mereka. Apa saja keunggulan-keunggulan yang dimiliki Apache Spark? Simak selengkapnya di bawah ini!

1. Kinerja Tinggi

Salah satu kelebihan utama Apache Spark adalah memiliki kinerja tinggi yang dicapainya melalui pemrosesan in-memory. Dengan menyimpan data secara sementara di dalam memori daripada menyimpannya di disk, Spark mampu melakukan operasi pengolahan data dengan kecepatan yang signifikan lebih tinggi. Sehingga menghilangkan latensi yang biasanya terkait dengan membaca dan menulis data ke dan dari disk.

Kinerja tinggi ini memungkinkan Spark untuk secara efisien menangani beban kerja yang membutuhkan analisis data kompleks dan iteratif dengan cepat, jadi membuatnya menjadi pilihan utama dalam industri atau perusahaan yang memerlukan pemrosesan data dalam skala besar dengan efisiensi tinggi.

Apache Spark juga mampu mendistribusikan tugas pemrosesan data ke dalam cluster komputasi. Dengan merinci tugas-tugas ke dalam bagian-bagian kecil dan mendistribusikannya ke berbagai node dalam cluster, Spark memungkinkan paralelisme yang tinggi, mempercepat waktu eksekusi.

Sehingga memberikan fleksibilitas dan skalabilitas yang sangat diperlukan untuk menangani volume data yang besar dan meningkatkan kinerja secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak sumber daya komputasi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Fleksibilitas Pengolahan Data

Spark menyediakan dukungan untuk berbagai macam operasi pengolahan data, termasuk pemrosesan batch dan streaming, machine learning, serta analisis grafik. Kemampuan ini membuat Spark menjadi pilihan yang sangat fleksibel untuk memenuhi kebutuhan pengolahan data yang beragam.

Misalnya, perusahaan dapat menggunakan Spark untuk melakukan analisis real-time terhadap data streaming, memproses besar dataset dalam skala batch, atau melibatkan algoritma machine learning untuk membuat prediksi dan menghasilkan insight.

Selain itu, Spark juga mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Scala, Java, Python, dan R. Jadi, pengguna bisa memilih bahasa yang paling sesuai dengan keahlian dan preferensi mereka. Dengan demikian, Spark memfasilitasi kolaborasi dan integrasi dengan ekosistem perangkat lunak yang sudah ada, memberikan fleksibilitas lebih lanjut dalam mengintegrasikan Spark ke dalam lingkungan pengembangan data yang sudah ada.

3. Pemrosesan Data Real-Time

Melalui modul pemrosesan streaming yang disediakan, Spark memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data secara langsung saat data tersebut diproduksi atau masuk ke dalam sistem. Jadi, membantu pengambilan keputusan yang cepat dan responsif terhadap perubahan yang sedang terjadi dalam data, terutama bagi bisnis yang memerlukan tindakan segera berdasarkan informasi terupdate.

Dengan Spark Streaming, data dapat diproses secara bertahap dalam interval waktu yang sangat kecil, sehingga bisa diandalkan untuk mengolah data real-time dengan efisiensi tinggi.

Apache Spark juga memungkinkan aplikasi yang memerlukan respons instan, seperti deteksi penipuan, pemantauan jaringan, dan analisis perilaku pelanggan secara real-time. Dengan menggunakan fitur-fitur seperti windowed computations dan stateful processing, Spark Streaming memungkinkan penggunaan yang efisien dari sumber daya komputasi terdistribusi untuk menghasilkan hasil analisis secara langsung.

Oleh karena itu, kemampuan Apache Spark untuk melakukan pemrosesan data real-time tidak hanya membantu dalam membuat keputusan dengan cepat, tetapi juga memberikan kemungkinan untuk mengoptimalkan operasional berbasis data secara real-time.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Dukungan untuk Pemrosesan dalam Skala Besar

Apache Spark dirancang khusus untuk menangani beban kerja data yang besar dan kompleks, sehingga perusahan lebih mudah untuk mengelola dan menganalisis volume data yang sangat besar. Dengan mendistribusikan tugas pemrosesan data ke dalam cluster komputasi terdistribusi, Spark dapat meningkatkan paralelisme dan memproses data dengan cepat, bahkan pada skala yang melibatkan petabytes data.

Kemampuannya untuk berintegrasi dengan manajer sumber daya seperti Apache Hadoop YARN atau Apache Mesos memungkinkan penyebaran dan alokasi sumber daya yang efisien di seluruh cluster. Sehingga memberikan skalabilitas horizontal yang memudahkan penambahan kapasitas komputasi secara linier sesuai dengan pertumbuhan volume data.

Dengan demikian, dukungan untuk pemrosesan dalam skala besar bukan hanya mencakup kapasitas Spark dalam menangani volume data yang besar, tetapi juga mencakup kemampuannya untuk mengelola sumber daya dengan efisien.

Kalian ingin mengenal beragam tools populer lainnya dan jadi mahir dalam menggunakannya? DQLab siap menjadi teman belajarmu! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi pula dengan studi kasus yang membuatmu semakin kaya pemahaman di berbagai industri.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Bahkan modulnya juga diintegrasikan dengan ChatGPT. Apa keunggulan fitur tersebut?

• 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

Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan diri untuk siap menjadi praktisi data profesional serta ikuti  Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya