Role Data Engineer dengan Tools Apache Spark
Sebagai arsitek sistem data, Data Engineer bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data dapat diakses, dikelola, dan diolah secara efisien untuk mendukung kebutuhan analitik dan operasional. Ketika harus berhadapan dengan data yang bervolume besar, Data Engineer membutuhkan tools yang bisa memproses informasi dengan cepat, salah satunya adalah Apache Spark.
Dengan kemampuan pemrosesan secara terdistribusi, Apache Spark dapat menjadi solusi utama untuk menangani berbagai kebutuhan pemrosesan data, termasuk batch processing.
Di tengah kompleksitas data modern, pemrosesan batch tetap menjadi kebutuhan penting dalam alur kerja data engineering. Metode ini memungkinkan pengolahan big data yang tidak memerlukan respons langsung, misalnya seperti analisis data historis atau pembuatan laporan.
Apache Spark dirancang untuk memaksimalkan kecepatan dan efisiensi pemrosesan batch. Artikel ini akan menjelaskan bagaimana pemrosesan batch bekerja dengan Apache Spark secara detail. Simak pembahasannya!
1. Apa itu Pemrosesan Batch?
Sebelum melihat bagaimana pemrosesan batch, kita tinjau dulu dari definisinya. Pemrosesan batch merupakan metode dimana data dikumpulkan, diproses, dan dianalisis secara serentak dalam satu waktu tertentu. Biasanya metode ini digunakan untuk data historis atau data yang tidak memerlukan pemrosesan real-time, misalnya seperti analisis data log server, laporan bulanan, dan konsolidasi data transaksi.
Metode pemrosesan batch ini dapat digunakan ketika volume data terlalu besar untuk diproses satu per satu atau saat hasilnya tidak memerlukan respons langsung (misalnya, laporan mingguan).
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Arsitektur Pemrosesan Batch dengan Apache Spark
Apache Spark dirancang untuk memproses data batch secara efisien dengan memanfaatkan arsitektur terdistribusi. Berikut ini adalah komponen utama yang digunakan dalam pemrosesan batch:
Driver Program, digunakan untuk mengontrol eksekusi program Spark, seperti membagi tugas dan memantau statusnya.
Cluster Manager, dapat digunakan mengelola alokasi sumber daya untuk menjalankan tugas Spark. Contoh: YARN, Mesos, Kubernetes, atau standalone cluster manager.
Executors, bertugas menjalankan tugas di worker nodes untuk memproses bagian data yang dialokasikan.
DAG (Directed Acyclic Graph). Spark mengubah setiap operasi menjadi DAG untuk memaksimalkan optimasi dan efisiensi dalam eksekusi tugas.
3. Langkah-Langkah Pemrosesan Batch dengan Apache Spark
Untuk melakukan pemrosesan batch dengan Apache Spark, kita perlu melalui berbagai langkah:
Pengumpulan Data adalah langkah awal untuk melakukan pemrosesan batch. Data diambil dari berbagai sumber yang besar seperti HDFS, Amazon S3, atau database NoSQL (misalnya, Cassandra atau MongoDB). Spark dapat mendukung format data seperti Parquet, JSON, CSV, dan Avro.
Transformasi Data. Data yang tidak terstruktur harus dibersihkan dan diubah menjadi format yang terstruktur menggunakan Spark DataFrame atau Spark SQL. Untuk memanipulasi data, kita bisa menggunakan operasi seperti filter, map, join, dan aggregate.
Eksekusi Paralel. Spark memproses data dalam partisi kecil yang didistribusikan ke beberapa node dalam cluster. Hasil akhir akan dikumpulkan kembali di driver program.
Penyimpanan dan Output. Data hasil diproses disimpan ke sistem penyimpanan seperti data warehouse (misalnya, Snowflake) atau database analitik.
4. Studi Kasus: Analisis Data Log Historis
Misalkan sebuah perusahaan teknologi ingin menganalisis log server selama lima tahun terakhir untuk memahami pola penggunaan server dan mengidentifikasi waktu penggunaan terbanyak. Adapun langkah-langkah yang bisa diterapkan adalah:
Pengumpulan Data. Data log yang disimpan dalam format CSV di HDFS, maka Spark membaca file ini dalam mode batch.
Transformasi Data. Di tahap ini, kita akan membersihkan data untuk menghapus log yang korup atau tidak lengkap dan menambahkan kolom baru untuk waktu akses dan kategori penggunaan.
Analisis Data. Kita bisa menggunakan Spark SQL untuk menghitung rata-rata waktu penggunaan server per jam dan mendeteksi waktu puncak aktivitas.
Penyimpanan Output. Hasil analisis akan disimpan dalam format Parquet untuk digunakan oleh tim analitik.
Dengan menggunakan Apache Spark, hasil analisis ini dapat selesai dalam hitungan jam. Sementara jika menggunakan metode tradisional akan membutuhkan waktu selama berminggu-minggu.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Pemrosesan batch dengan menggunakan Apache Spark akan memberikan efisiensi tinggi dalam mengelola big data. Spark menjadi alat yang tak tergantikan bagi Data Engineer yang bekerja dengan data historis karena memiliki kemampuan untuk mengotomatisasi pipeline data, mengoptimalkan eksekusi, dan mendukung berbagai format data,
Tertarik menjadi Data Engineer? Kamu bisa mulai dengan mempelajari bahasa pemrograman dan tools yang lebih umum, seperti Python, R, dan Tableau yang disediakan di modul DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri