Mengetahui Cara Kerja Apache Spark untuk Data Engineer

Data engineer bekerja dengan beragam tools untuk membantu efisiensi tugas dan tanggung jawabnya. Salah satu tools tersebut adalah Apache Spark. Dengan kelebihan dan fitur-fitur pelengkapnya, tools satu ini dapat diandalkan untuk melakukan pemrosesan data dalam batch processing maupun streaming processing.

Lalu bagaimana cara kerja tools data engineer tersebut? Nah, dalam artikel kali ini kita akan ulas lebih detail cara kerjanya, kelebihan serta kekurangan yang dimiliki Apache spark. Dengan memahaminya, kalian bisa mempersiapkan diri lebih matang untuk mempelajarinya. Yuk langsung simak pembahasan lengkapnya di bawah ini!

1. Tools Apache Spark

Apache spark adalah platform komputasi open-source yang dirancang untuk analisis data yang cepat dan scalable. Spark dapat digunakan untuk pemrosesan data batch (batch processing), pemrosesan data streaming (streaming processing), machine learning, dan grafik paralel. Platform ini dikembangkan oleh Apache Software Foundation dan ditulis dalam bahasa pemrograman Scala, tetapi tetap mendukung interface pemrograman untuk beberapa bahasa seperti Java, Python, dan R.

Apache Spark memanfaatkan konsep pemrosesan data in-memory, yang berarti data disimpan di dalam memori RAM dan diproses di sana. Hal ini meningkatkan kecepatan pemrosesan secara signifikan dibandingkan dengan model pemrosesan tradisional yang menggunakan disk. Tools ini juga memiliki ekosistem modul yang luas, termasuk Spark SQL untuk query data dengan sintaks SQL, Spark Streaming untuk pemrosesan data secara real-time, MLlib untuk machine learning, dan GraphX untuk pemrosesan grafik.

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

2. Bagaimana Cara Kerja Apache Spark?

Apache Spark bekerja dengan cara yang efisien dan scalable untuk tugas pemrosesan data di lingkungan distribusi. Dalam lingkungan klaster, Spark memanfaatkan model pemrosesan data in-memory, yang berarti data disimpan dalam memori RAM daripada di disk. Ini mengurangi latensi akses data dan meningkatkan kecepatan pemrosesan secara signifikan.

Spark menggunakan konsep Resilient Distributed Datasets (RDDs) sebagai abstraksi utama untuk merepresentasikan data di seluruh klaster. RDDs adalah kumpulan data yang dapat dipecah-pecah dan didistribusikan di beberapa node. Saat operasi pemrosesan data diterapkan pada RDD, Spark secara otomatis membagi tugas tersebut menjadi bagian-bagian kecil yang dieksekusi paralel di seluruh node dalam klaster.

Selain itu, Spark memiliki otomatisasi proses fault-tolerance yang kuat. Jika terjadi kegagalan pada salah satu node dalam klaster, Spark dapat mereplikasi data yang hilang dari node yang masih berfungsi. Dengan kata lain, Spark dapat memulihkan diri dari kegagalan tanpa memerlukan intervensi manusia. 

3. Kelebihan Apache Spark

Kelebihan utama dari Apache Spark melibatkan performa tinggi, skalabilitas, dan fleksibilitasnya dalam pemrosesan data. Pertama, Spark menggunakan model pemrosesan in-memory yang memungkinkan penyimpanan data secara efisien di dalam memori RAM, menghasilkan kecepatan pemrosesan yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan sistem yang menggunakan disk.

Kedua, Spark dirancang untuk memproses data secara distribusi, memanfaatkan klaster dari beberapa mesin untuk melakukan tugas secara paralel. Sehingga memberikan skalabilitas yang tinggi, memungkinkan Spark untuk menangani volume data yang sangat besar dengan mudah. Ekosistem Spark yang luas juga memperkuat fleksibilitasnya, dengan modul untuk pemrosesan batch dan streaming, machine learning, dan analisis grafik.

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

4. Kekurangan Apache Spark

Meskipun Apache Spark memiliki banyak kelebihan, beberapa kekurangan juga perlu dipertimbangkan. Pertama, Spark memerlukan lebih banyak sumber daya memori daripada sistem pemrosesan data tradisional. Dalam beberapa kasus, hal ini dapat mengakibatkan kebutuhan untuk meningkatkan kapasitas memori pada klaster, yang dapat menjadi biaya tambahan. Selain itu, meskipun Spark menyediakan otomatisasi untuk toleransi kesalahan, pengelolaan dan pemulihan dapat menambah kompleksitas dan mengurangi efisiensi sistem.

Kedua, kurangnya integrasi langsung dengan penyimpanan data yang bersifat distribusi, seperti Hadoop Distributed File System (HDFS). Hal ini dapat mengakibatkan overhead pada langkah-langkah transfer data antara Spark dan sistem penyimpanan, terutama dalam skenario big data. Meskipun demikian, kekurangan ini tergantung pada kasus penggunaan tertentu dan dapat diatasi atau dikelola dengan desain dan konfigurasi yang tepat.

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! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya