Spark SQL, Komponen Penting dari Apache Spark
Bagi seorang programmer atau para data engineer sudah tidak asing lagi dengan istilah framework. Framework merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk mengembangkan website. Framework ini akan sangat membantu para web developer. Terdapat berbagai macam framework salah satunya adalah Apache Spark. Salah satu komponen Apache Spark yang sering kali menjadi perbincangan adalah Spark SQL dan mulai banyak pertanyaan apa itu Spark SQL dan bagaimana tutorial menggunakan Spark SQL.
Apache Spark ini termasuk dalam framework yang tergolong cepat untuk memproses big data yang kapasitasnya sangat besar. Apache Spark ini memiliki beberapa keunggulan seperti prosesnya yang cepat, mudah digunakan, memiliki cakupan yang luas , serta dapat dijalankan di mana saja. Nah untuk mengetahui lebih lanjut terkait Apache Spark serta Spark SQL, yuk simak artikel berikut ini!
1. Apache Spark
Apache Spark adalah sebuah framework komputasi yang dapat digunakan untuk mengakses data, memproses data, menanyakan data serta menganalisis big data. Fitur-fitur dalam Apache Spark akan sangat membantu para data engineer dalam pemrosesan big data. Apache Spark ini memproses data melalui in-memory, sehingga waktu pemrosesannya lebih cepat. Selain itu apache Spark ini tergolong yang mudah digunakan serta dilengkapi dengan beberapa komponen pendukungnya.
Baca juga : Saatnya Belajar SQL, Kenali Rekomendasi Query SQL Bagi Pemula
2. Komponen Apache Spark
Sebelumnya telah diketahui bahwa Apache Spark ini tergolong framework yang pemrosesannya cepat serta mudah digunakan. Di belakang itu, terdapat beberapa komponen pendukung yang ada pada Apache Spark antara lain Bahasa Pemrograman (Scala, R, Java, Python); Library (Spark SQL, MLlib, Graphx, Streaming), Engine (Spark Core), Cluster Management (Hadoop Yarn, Apache Mesos, Spark Scheduler).
3. Spark SQL
Spark SQL merupakan sebuah library atau modul yang dibuat dengan tujuan untuk memahami pemrosesan data secara struktural. Spark SQL ini juga merupakan library yang menggabungkan pemrosesan data relasional dengan Spark Functional Programming API. Spark SQL memiliki abstraksi RDD yang dirancang untuk menyimpan data dalam memori. Spark SQL berguna dalam beberapa hal berikut ini : 1) Sumber DataFrame API ; 2) DataFrame API; 3) Catalyst Optimizer.
4. Spark SQL Tutorial
Seperti yang telah diketahui bahwa Spark SQL merupakan sebuah library yang dapat digunakan untuk memahami pemrosesan data, maka pada bagian ini kita akan mengenali sedikit langkah menggunakan Spark SQL. Dimulai dari cara dasar yaitu membuat data frame dari csv kemudian menjalankan query Spark SQL.
Membuat file Jupyter Notebook
Membuat data frame dari file csv
Menjalankan query pada dataframe
Beberapa langkah di atas merupakan gambaran atau langkah umum menggunakan Spark SQL Tutorial.
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
Mempelajari SQL saat ini menjadi suatu kebutuhan. Bagaimana tidak, untuk mempermudah proses analisis data, kita memerlukan data yang baik dan siap diolah. Untuk mengakses dan memanipulasi basis data relasional, kita perlu belajar SQL.
Media belajar SQL dari dasar pun dapat kita peroleh dari berbagai platform, salah satunya adalah DQLab. DQLab menyediakan materi secara teori maupun praktek. Selain itu terdapat berbagai modul, serta ebook yang membantu memudahkan proses belajar terutama bagi pemula.
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