Mengenal Serba Serbi Apache Spark Data Engineer
Seiring perkembangan teknologi, kamu perlu memilih profesi yang benar-benar dibutuhkan sesuai dengan perkembangan masa kini. Bergabung dalam dunia data menjadi pilihan yang tepat bagi kamu.
Alasannya, kita sudah menggunakan big data yang memerlukan proses analisis sehingga menghasilkan informasi relevan bagi perusahaan. Profesi yang umum berkaitan dengan big data adalah data engineer. Dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya, data engineer menggunakan berbagai tools yang diperlukan, termasuk apache spark. Pda artikel kali ini kita akan mengenali fungsi apache spark untuk data engineer.
Menjadi seorang data engineer diperlukan berbagai skill yang mampu membantu dalam menjalankan tugasnya. Selain menguasai skill, data engineer juga perlu memahami tools data engineer dan paham serta bisa menggunakan tools tersebut.
Apache spark merupakan salah satu tools yang perlu dikuasai oleh data engineer. Apache spark dikenal memiliki berbagai manfaat dalam tahapan pemrosesan data. Untuk mengetahui lebih lanjut, yuk simak artikel berikut ini!
1. Mengenal Apache Spark
Apache Spark adalah kerangka kerja pemrosesan data yang cepat dan kuat. Dibangun di atas bahasa pemrograman Scala, Spark dirancang untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala besar.
Keunggulan utama Spark adalah kecepatannya. Dengan kemampuan untuk memproses data secara distribusi di beberapa node komputer, Spark dapat menangani tugas pemrosesan data yang besar dengan cepat. Itulah sebabnya banyak organisasi besar dan proyek data memilih Spark sebagai solusi mereka.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Komponen yang Ada
Spark terdiri dari beberapa komponen penting yang bekerja bersama untuk memungkinkan pemrosesan data yang efisien. Dua komponen inti adalah Spark Core dan Spark SQL. Spark Core menyediakan dasar untuk pemrosesan data, sedangkan Spark SQL memungkinkan kamu untuk mengakses dan mengolah data menggunakan bahasa SQL.
Selain itu, ada komponen seperti Spark Streaming untuk memproses data secara real-time, Spark MLlib untuk machine learning, dan Spark GraphX untuk analisis grafik.
3. Menangani Batch Processing & Streaming Processing
Salah satu fitur menarik dari Apache Spark adalah kemampuannya untuk menangani batch processing dan streaming processing. Batch processing digunakan untuk mengolah data dalam batch, yang artinya data diolah dalam satu waktu tertentu.
Di sisi lain, streaming processing memungkinkan kamu untuk mengolah data secara kontinu saat data masuk. Misalnya, jika kamu ingin menganalisis data sensor secara real-time, Spark Streaming adalah alat yang sempurna untuk tugas tersebut.
4. Keuntungan Menggunakan Apache Spark
Ada beberapa alasan mengapa Data Engineer memilih Apache Spark. Pertama, kecepatannya yang luar biasa memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat dan efisien.
Kedua, kemampuan Spark untuk menangani berbagai jenis data, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, membuatnya sangat serbaguna.
Selain itu, ekosistem yang kuat dan aktif di sekitar Spark berarti kamu dapat menemukan berbagai alat dan pustaka yang dapat digunakan bersama Spark untuk memenuhi kebutuhan proyek data kamu.
5. Cara Menggunakannya
Untuk memulai dengan Apache Spark, kamu dapat mengunduh Spark dari situs web resmi mereka dan mengikuti dokumentasi dan tutorial yang tersedia. Ada juga banyak sumber daya online yang dapat membantu kamu memahami konsep dan penggunaan Spark dengan lebih baik.
Selain itu, kamu dapat mencoba proyek-proyek kecil untuk mengasah keterampilanmu dalam menggunakan Spark.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Sekarang, kamu telah diperkenalkan pada Apache Spark, teknologi hebat yang digunakan oleh Data Engineer di seluruh dunia. Jika kamu tertarik untuk menjelajahi lebih lanjut, cobalah untuk menginstal Spark dan mulailah dengan proyek kecil. Ingatlah, belajar itu menyenangkan, dan Spark adalah alat yang memungkinkan kamu untuk menjelajahi dunia data dengan lebih dalam.
DQLab sebagai platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT siap membantu kamu menggeluti karir di industri data.
Metode HERO (Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based) yang ramah pemula juga membantu kamu untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif! Tunggu apa lagi? sign up sekarang di DQLab.id!