Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Paham Lebih Tools Data Engineer Apache Kafka

Belajar Data Science di Rumah 12-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-04-2024-03-13-143317_x_Thumbnail800.jpg

Mampu menguasai sejumlah tools bagi profesi data engineer sangat penting karena bisa menjadi salah satu faktor penunjang percepatan karir. Semakin banyak tools yang dikuasai, perusahaan juga akan semakin melihat adanya potensi dalam diri SahabatDQ untuk menduduki posisi strategis. Salah satu tools data engineer yang perlu dikuasai adalah Apache Spark. Apa kelebihannya dan bagaimana cara kerja tools tersebut? Cari tahu lebih lanjut pada pembahasan berikut ini!


1. Apa itu Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform streaming open-source yang digunakan untuk membangun aplikasi real-time yang dapat menangani arus data besar. Kafka dirancang untuk memproses, menyimpan, dan mentransmisikan data secara efisien dalam skala besar, sehingga memungkinkan aplikasi untuk mengakses data secara real-time.


Arsitektur Kafka terdiri dari beberapa komponen inti, termasuk producers yang menghasilkan dan mengirimkan data, consumers yang mengonsumsi data, dan kluster Kafka yang terdiri dari beberapa node yang bekerja untuk menyimpan dan mengelola data secara terdistribusi. Kafka punya skalabilitas tinggi, serta memungkinkan replikasi data dan toleransi kesalahan, sehingga tidak heran jika menjadi platform yang populer untuk membangun sistem real-time.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Kelebihan Apache Kafka

Apache Kafka memiliki beberapa kelebihan yang membedakannya dengan tools data science lainnya. Pertama, didesain untuk skalabilitas yang tinggi, sehingga bisa lebih mudah menangani arus data yang sangat besar. Kafka menggunakan partisi untuk mendistribusikan data di sejumlah node dalam klusternya, sehingga praktisi data bisa meningkatkan kapasitas dan kinerja sistem dengan menambahkan lebih banyak node ke kluster.


Menariknya lagi, tools data engineer satu ini punya keandalan yang tinggi. Kafka menyediakan mekanisme replikasi dan toleransi kesalahan yang memastikan keberlangsungan operasi bahkan dalam kondisi yang tidak ideal, seperti kegagalan node atau jaringan. Dengan fitur-fitur ini, aplikasi dapat terus beroperasi meskipun terjadi kegagalan.


3. Cara Kerja Apache Kafka

Apache Kafka beroperasi dengan cara yang cukup sederhana. Pertama, data diproduksi oleh aplikasi atau sistem lain yang disebut sebagai produsen. Produsen ini mengirimkan data ke Kafka dalam bentuk pesan yang kemudian diterima oleh Kafka dan disimpan dalam topik (topics) yang terkait. Topik-topik ini bertindak sebagai tempat logik yang memungkinkan data terorganisir dan diakses oleh konsumen (consumers) yang membutuhkannya.


Konsumen merupakan aplikasi atau sistem lain yang membaca data dari Kafka untuk berbagai tujuan, seperti analisis, pemrosesan, atau tindakan lainnya. Kafka menyimpan data dalam bentuk partisi yang terdistribusi di beberapa node dalam klusternya. Selain itu, Kafka memungkinkan pengaturan retensi data yang fleksibel, memastikan bahwa data tetap tersedia untuk diproses sesuai kebutuhan.


Kafka menggunakan protokol publish-subscribe untuk komunikasi antara produsen dan konsumen. Dengan protokol ini, produsen tidak perlu tahu siapa konsumen yang akan mengambil data, dan sebaliknya, konsumen tidak perlu tahu di mana data tersebut dihasilkan. Hal ini memungkinkan fleksibilitas dalam skala besar dan perubahan dalam arsitektur aplikasi tanpa mempengaruhi komponen lainnya.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Tools Pendukung Apache Kafka

Ada beberapa tools pendukung yang sangat berguna dalam ekosistem Apache Kafka untuk mengelola, memantau, dan mengembangkan aplikasi yang menggunakan Kafka. Salah satunya adalah Kafka Connect, yang memungkinkan integrasi antara Kafka dan sistem eksternal seperti basis data, penyimpanan data, atau aplikasi lainnya lebih mudah.


Selain itu, ada Kafka Streams yaitu library Java yang kuat untuk memproses dan menganalisis aliran data secara real-time di dalam Kafka. Dengan Kafka Streams, kalian dapat dengan mudah membangun aplikasi streaming yang kuat dan scalable, sehingga ini menjadi tools yang penting dalam pengembangan aplikasi real-time yang menggunakan Kafka.


Nah, dapat disimpulkan ternyata setiap tools data engineer memiliki kelebihan dan kekurangannya. Tapi yang pasti, untuk bisa menggunakan tools tersebut SahabatDQ harus memiliki pemahaman dulu dalam penulisan query SQL. 


Bingung memilih platform terbaik? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. 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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login