Serba Serbi Apache Spark untuk Data Engineer
Dalam bidang pemrosesan big data yang dinamis , Apache Spark muncul sebagai tools yang powerfull dan serbaguna bagi para data engineer. Dengan kemampuannya menangani tugas pemrosesan data berskala besar secara efisien, Spark menjadi solusi tepat bagi perusahaan yang ingin mengekstraksi insights berharga dari data yang mereka miliki.
Di bidang big data yang terus berkembang, Apache Spark telah menjadi salah satu rujukan bagi para data engineer yang mencari solusi yang efisien dan terukur. Berbagai fitur berharga seperti pemrosesan dalam memori, kemampuan komputasi terdistribusi, dan API serbaguna menjadikan Apache Spark sebagai tools yang sangat berharga untuk berbagai aplikasi.
Ketika perusahaan terus meningkatkan penggunaakn big data yang semakin besar dan kompleks, Apache Spark sangat memainkan peran penting dalam proses data engineering. Dengan kolaborasi Spark dan teknisi data, perusahaan akan lebih mudah dalam menghadapi tantangan pemrosesan data secara langsung dan membuka semua potensi yang tersembunyi di dalam data yang dimiliki perusahaan tersebut.
Pada artikel kali ini, kita akan mendalami dunia Apache Spark, menjelajahi fitur-fitur utama, arsitektur, dan aplikasinya, dengan fokus khusus pada signifikansinya bagi para data engineer. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Apa Itu Apache Spark?
Apache Spark adalah sistem komputasi terdistribusi open source yang dirancang untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar. Dikembangkan di AMPLab Universitas California, Berkeley, Spark dengan cepat mendapatkan tempat di hati para praktisi data karena kecepatannya, kemudahan penggunaan, dan dukungan untuk berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Scala, Python, dan R.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
2. Fitur Apache Spark – Part I
Ada banyak fitur menarik dari apache spark, beberapa diantaranya adalah
Pemrosesan dalam memori. Salah satu fitur menonjol dari Apache Spark adalah kemampuan pemrosesan dalam memorinya. Dengan menyimpan data dalam memori, Spark secara signifikan mempercepat tugas pemrosesan data dibandingkan dengan sistem berbasis disk tradisional.
Komputasi terdistribusi. Arsitektur inti Spark dibangun berdasarkan konsep komputasi terdistribusi sehingga pemrosesan data paralel di seluruh cluster mesin. Hal ini membuat Spark sangat terukur dan mampu menangani kumpulan data yang sangat besar.
Mudah digunakan. Spark menyediakan API tingkat tinggi dalam bahasa seperti Scala, Java, Python, dan R, sehingga dapat diakses oleh berbagai developer. Selain itu, tools ini menawarkan library bawaan untuk machine learning, pemrosesan grafik, dan stream processing.
3. Fitur Apache Spark – Part II
Selain fitur-fitur di atas, ada beberapa fitur tambahan yang tidak kalah penting, yaitu
Toleransi kesalahan. Spark memastikan toleransi kesalahan melalui lineage information sehingga dapat merekonstruksi data yang hilang jika terjadi kegagalan node. Fitur ini sangat penting untuk menjaga integritas data di lingkungan terdistribusi berskala besar.
Serbaguna. Spark mendukung berbagai tugas pemrosesan data, termasuk pemrosesan batch, algoritme berulang, kueri interaktif, dan pemrosesan stream real time. Fleksibilitas ini menjadikan Spark menjadi pilihan ideal untuk berbagai aplikasi.
4. Penggunaan Spark Bagi Data Engineer
Khusus bagi seorang data engineer, ada beberapa project yang bisa dikerjakan menggunakan Apache Spark, yaitu
ETL (Extract, Transform, Load). Apache Spark dapat menyederhanakan dan mempercepat proses ETL sehingga data engineer dapat mengubah dan memindahkan data dalam jumlah besar antar sistem secara efisien.
Data warehouse. Spark dapat digunakan untuk membangun gudang data, menyediakan platform terpadu untuk menyimpan dan menanyakan data terstruktur dan semi-terstruktur.
Machine learning, Dengan MLlib–library machine learning Spark, seorang data engineer dapat menerapkan dan menskalakan algoritma machine learning pada kumpulan big data, sehingga perusahaan dapat memperoleh insight dan prediksi yang berharga.
Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist
Yuk bekali diri kamu dengan berbagai skill data engineer sebelum terjun ke industri data bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K