Pengertian Apache Spark untuk Data Engineer
Halo teman-teman, seperti yang kalian ketahui bahwa saat ini telah banyak tersedia tools praktisi data yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan pengguna. Berbagai macam profesi praktisi data itu adalah seperti data engineer, data scientist, data analyst, dan masih banyak lainnya. Berbicara mengenai tools data engineer, kali ini kita akan membahas mengenai apache spark. Kira-kira apa itu apache spark dan apa fungsi apache spark untuk data engineer?
Setiap perusahaan pada umumnya memiliki database yang bisa digunakan untuk kepentingan perusahaan. Pada perkembangan teknologi seperti sekarang ini big data sangat mudah diperoleh dalam waktu yang cepat. Database perusahaan tersebut perlu dianalisis lebih lanjut oleh orang-orang yang ahli di bidangnya, salah satunya adalah data engineer. Data engineer ini umumnya bertanggung jawab terhadap database perusahaan.
Lalu apa saja yang dilakukan oleh data engineer dan bagaimana penggunaan apache spark untuk big data?
1. Manfaat Big Data
Perkembangan data saat ini semakin pesat dan dapat terkumpul dengan cepat. Dikarenakan ha itu muncullah istilah big data, yaitu sekumpulan data yang besar dan memiliki beberapa karakteristik yaitu velocity (kecepatan), value (nilai). variety (variasi), veracity (kebenaran), dan volume.
Beberapa manfaat big data antara lain untuk efisiensi operasional bisnis, peningkatan produktivitas bisnis dan tenaga kerja, pengoptimalan customer service, hemat biaya operasional, dan sebagai dasar penentu kebijakan dan keputusan bisnis.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Apa Itu Apache Spark
Apache spark adalah suatu aplikasi atau tools yang bisa digunakan untuk pemrosesan big data. Apache spark ini merupakan suatu sistem pemrosesan terdistribusi yang memanfaatkan caching dalam memori dan eksekusi kueri. Apache spark in dimulai sejak tahun 2009.
Tujuan dari tools ini adalah untuk membuat kerangka kerja baru dan mengoptimalkan untuk pemrosesan seperti machine learning dan analisis data interaktif. Apache spark in pun dapat berjalan secara mandiri.
3. Cara Kerja Apache Spark
Apache spark merupakan suatu sistem yang bisa digunakan oleh data engineer untuk mempermudah pekerjaannya. Apache spark ini lebih cepat daripada Hadoop, itulah menjadi salah satu alasan mengapa apache spark lebih populer dan banyak digunakan oleh data engineer.
Apache spark memiliki beberapa komponen yaitu CPU (Central Processing Unit), Memori (RAM), Penyimpanan (SSD atau Magnetic Disk), dan jaringan (LAN atau internet). Apache spark memiliki cara kerja yang mudah yaitu data dibaca ke dalam memori, operasi dilakukan, hasilnya ditulis kembali, lalu akan menghasilkan eksekusi yang lebih cepat.
4. Manfaat Apache Spark
Apache spark adalah suatu tools yang memiliki beragam manfaat untuk pemrosesan big data. Apache spark memiliki beberapa manfaat yaitu dapat menjalankan query dengan cepat, mendukung beberapa bahasa pemrograman lainnya seperti Java, Scala, R, Python, dan dapat menjalankan banyak beban kerja.
Beberapa kerangka kerja apache spark antara lain spark core, spark SQL, spark streaming, spark MLib, dan spark Graphx. Apache spark ini cukup berperan penting untuk memproses, menanyakan dan menganalisis big data dengan waktu pemrosesan lebih cepat.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Keberadaan big data saat ini memerlukan bantuan penggunaan tools analisis data yang sesuai dengan kebutuhan. Big data ini merupakan suatu hal yang perlu dianalisis untuk dapat menghasilkan kesimpulan yang bisa menjadi bahan pertimbangan dalam membuat keputusan.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita