PROMO 12.12! DISKON 90%
Belajar Data 6 Bulan hanya Rp120K!

0 Hari 1 Jam 31 Menit 6 Detik

Pentingnya Apache Spark dalam Tugas Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 09-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-04-2023-11-10-133128_x_Thumbnail800.jpg

Data Engineer erat kaitannya dengan proses transformasi data menggunakan prinsip Extract, Transform, dan Load yang diterapkan dalam data berskala besar. Namun, untuk mengimplementasikan prinsip ini dibutuhkan suatu tools yang membantu kinerja data engineer. Salah satunya adalah Apache Spark.


Apache Spark digunakan secara luas dalam berbagai industri dan aplikasi, termasuk analisis data, machine learning, pemrosesan log, pemrosesan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.


Hal ini membuatnya menjadi salah satu kerangka kerja yang paling penting dalam dunia data engineering dan analytics. 


Dalam keseharian data engineer, Spark mendukung berbagai sumber data, termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS), Cassandra, Kafka, Amazon S3, dan banyak lagi. Hal ini memungkinkan data engineer untuk mengakses data dari berbagai sumber.


Apache Spark menggunakan konsep pemrosesan in-memory, yang berarti data disimpan di dalam memori utama (RAM) daripada di disk. Hal ini memungkinkan pemrosesan data lebih cepat daripada kerangka kerja yang mengandalkan akses disk.


Lalu apa saja pentingnya penggunaan Apache Spark dalam tugas Data Engineer? Kamu bisa cek lebih lanjut melalui postingan ini. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Keragaman Sumber Data

Apache Spark mendukung berbagai sumber data, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, data streaming, data batch, data dari sistem penyimpanan berbeda, dan banyak lagi. Data engineer dapat dengan mudah mengintegrasikan dan mengolah data dari berbagai sumber.


Kemampuan Spark dalam mengakses dan memproses berbagai jenis data dari berbagai sumber membuatnya sangat fleksibel dalam aplikasi data engineering, analisis data, dan pemrosesan data di berbagai domain.


Dengan ekosistemnya yang kaya, Spark dapat menjadi pilihan yang kuat untuk mengelola data yang beragam dalam proyek-proyek data besar.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Kaya akan Ekosistem

Ketika kita berbicara tentang "kaya akan ekosistem," biasanya kita merujuk pada ekosistem perangkat lunak atau platform yang memiliki berbagai komponen, pustaka, alat, dan sumber daya yang beragam yang mendukung pengembangan perangkat lunak, analisis data, atau pengelolaan tugas-tugas tertentu.


Ini bisa merujuk pada ekosistem yang memiliki banyak opsi, fleksibilitas, dan dukungan komunitas yang kuat. Ekosistem Apache Spark berisi banyak pustaka dan alat tambahan yang dapat membantu data engineer dalam tugas pemrosesan data yang lebih kompleks.


Misalnya, Spark SQL, MLlib (machine learning library), GraphX (untuk analisis grafik), dan banyak lainnya.

Data Engineer

Sumber Gambar: AWS


3. Kinerja Tinggi

Apache Spark dirancang untuk mengatasi data dalam skala besar dengan kinerja tinggi. Ini dapat memproses data lebih cepat daripada kerangka kerja pemrosesan data tradisional seperti MapReduce karena memanfaatkan in-memory processing dan pengoptimalan query yang canggih.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Mudah Digunakan

Kemudahan penggunaan Apache Spark tergantung pada pengalaman dan latar belakang pengguna. Apache Spark dirancang untuk menjadi lebih mudah digunakan dibandingkan dengan kerangka kerja pemrosesan data sebelumnya seperti Apache Hadoop, tetapi tingkat kesulitannya masih dapat bervariasi tergantung pada seberapa akrab seseorang dengan konsep-konsep pemrosesan data dan pemrograman.


Apache Spark menyediakan API dalam bahasa pemrograman seperti Scala, Java, Python, dan R, yang membuatnya lebih mudah untuk diadopsi oleh data engineer dengan berbagai latar belakang pemrograman.


5. Pengolahan Data Real-Time

Pengolahan data real-time (disebut juga pemrosesan data langsung atau stream processing) adalah proses mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data secara instan saat data tersebut dihasilkan.


Tujuan dari pengolahan data real-time adalah untuk mendapatkan wawasan dan tindakan segera dari data yang diterima, yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti analisis bisnis, deteksi anomali, pemantauan sistem, dan banyak lagi.


Apache Spark mendukung pemrosesan data real-time melalui komponen seperti Spark Streaming dan Structured Streaming, yang memungkinkan data engineer untuk mengolah data secara kontinu saat data masuk.

Data Engineer

Sumber Gambar: Apache Spark


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, Experiential 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!


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :