PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
1 Hari 5 Jam 39 Menit 10 Detik

Ragam Keunggulan Apache Spark untuk Data Engineer?

Belajar Data Science di Rumah 26-September-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-04-2024-09-25-144752_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Apache Spark telah menjadi salah satu framework utama dalam dunia Big Data dan Data Engineer. Spark hadir sebagai solusi terdepan yang menawarkan berbagai fitur canggih yang mampu memenuhi kebutuhan Data Engineer, baik untuk pemrosesan data batch, streaming, maupun tugas analitis lainnya.


Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang keunggulan-keunggulan utama Apache Spark. Mulai dari kecepatan pemrosesan yang tinggi, dukungan pemrosesan batch dan streaming, hingga adanya optimisasi kuery otomatis. Yuk langsung pelajari di sini!


1. Kecepatan Pemrosesan yang Tinggi

Berbeda dengan Hadoop MapReduce yang bekerja berdasarkan pemrosesan batch berbasis disk, Spark menggunakan in-memory processing. Dengan menyimpan data di memori selama pemrosesan berlangsung, Spark mampu mengurangi latensi I/O yang umumnya memperlambat kinerja sistem pemrosesan berbasis disk.


Selain itu, Spark menggunakan model pemrosesan berbasis Directed Acyclic Graph (DAG) yang lebih efisien dalam mengatur alur eksekusi tugas, memungkinkan optimisasi jalur pemrosesan yang mengurangi waktu komputasi secara keseluruhan. Spark dapat bekerja hingga 100 kali lebih cepat dibandingkan MapReduce dalam skenario tertentu.


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


2. Dukungan untuk Pemrosesan Batch dan Streaming

Salah satu keunggulan unik dari Apache Spark adalah mampu menangani pemrosesan batch dan streaming dalam satu platform terpadu. Fitur ini sangat bermanfaat bagi Data Engineer yang bekerja dalam ekosistem data yang dinamis, di mana data dapat datang dalam berbagai bentuk, baik dalam kumpulan besar yang diproses secara batch, maupun aliran data yang perlu diproses secara real-time.


Spark Streaming memungkinkan pemrosesan aliran data secara terus-menerus, memecah data menjadi micro-batch yang diproses hampir seketika, yang sangat cocok untuk aplikasi seperti real-time analytics, deteksi fraud, atau monitoring sistem. Kemampuan Spark untuk mengintegrasikan pemrosesan batch dan streaming ini juga membantu mengurangi kompleksitas arsitektur data dengan menyatukan dua jenis pemrosesan tersebut.

3. Fleksibilitas Bahasa Pemrograman

Spark menyediakan API untuk beberapa bahasa pemrograman yang populer di kalangan Data Engineer, termasuk Scala, Java, Python, dan R. Hal ini memberikan fleksibilitas bagi para engineer untuk menggunakan bahasa yang paling mereka kuasai atau yang paling sesuai dengan proyek tertentu.


Misalnya, engineer yang lebih fokus pada analisis data mungkin lebih memilih menggunakan Python karena ekosistem Python yang kuat dalam hal analisis data. Di sisi lain, Scala menjadi pilihan utama bagi mereka yang bekerja dengan sistem Spark secara lebih mendalam karena Spark ditulis dalam bahasa tersebut. Fleksibilitas ini mempermudah kolaborasi antar tim yang mungkin menggunakan bahasa pemrograman yang berbeda.


4. Ketersediaan API yang Mudah Digunakan

Spark menawarkan API tingkat tinggi seperti DataFrame dan Dataset, yang memungkinkan engineer untuk menulis program yang lebih sederhana, tetapi tetap efisien. API ini mengabstraksi banyak detail teknis kompleks, seperti manajemen distribusi dan optimisasi eksekusi, sehingga kalian dapat fokus pada logika bisnis dan analisis data.


API tersebut juga didesain dengan gaya pemrograman deklaratif, memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan operasi mereka pada data dengan cara yang mirip dengan kuery SQL. Sebagai hasilnya, Data Engineer dapat dengan mudah melakukan transformasi dan manipulasi data dalam jumlah besar tanpa harus menulis kode yang rumit.


5. Integrasi dengan Hadoop dan Sistem Big Data Lain

Spark dapat berjalan di atas kluster Hadoop YARN, memanfaatkan Hadoop Distributed File System (HDFS) sebagai penyimpanan data, dan bahkan menggantikan MapReduce sebagai mesin pemrosesan data yang lebih cepat.


Selain itu, Spark juga mendukung integrasi dengan berbagai sistem Big Data lainnya, seperti Apache Cassandra, Amazon S3, dan MongoDB, memberikan fleksibilitas lebih bagi Data Engineer untuk mengolah dan menganalisis data dari berbagai sumber. 


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


6. Akses yang Baik ke Beragam Sumber Data

Spark mendukung banyak format data populer, seperti CSV, JSON, Parquet, Avro, ORC, serta dapat terhubung ke berbagai sistem penyimpanan seperti HDFS, NoSQL database (misalnya HBase atau Cassandra), dan database tradisional.


Hal ini memungkinkan Data Engineer untuk menggabungkan, mengolah, dan menganalisis data dari berbagai sumber tanpa harus melakukan konversi manual yang memakan waktu. Selain itu, Spark juga mendukung konektivitas JDBC, yang membuatnya mampu membaca dan menulis data dari sistem relational database, sehingga cocok untuk digunakan dalam pipeline data yang kompleks.


7. Optimisasi Kuery Otomatis

Apache Spark dilengkapi dengan Catalyst Optimizer, sebuah komponen optimisasi yang cerdas yang berfungsi untuk mengotomatisasi dan meningkatkan performa eksekusi kuery. Dengan Catalyst Optimizer, Spark mampu menganalisis dan merencanakan jalur eksekusi kuery yang optimal secara otomatis.


Ini dilakukan melalui serangkaian aturan transformasi dan optimisasi kuery berdasarkan logika alur data, sehingga mempercepat waktu eksekusi tanpa memerlukan campur tangan manual dari Data Engineer. Optimisasi otomatis ini tidak hanya menghemat waktu pengembangan, tetapi juga meningkatkan efisiensi pemrosesan data.


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! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login