Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Spark, Tools Data Engineer untuk Transformasi Data

Belajar Data Science di Rumah 27-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-04-2024-02-27-150604_x_Thumbnail800.jpg

Data engineer memiliki tugas dan tanggung jawab yang cukup kompleks untuk memastikan kualitas data yang akan digunakan oleh praktisi data lainnya. Untuk mencapai ini, tentu diperlukan tools canggih. Ada banyak tools data engineer yang digunakan sesuai dengan fungsinya. Salah satunya adalah Spark untuk keperluan transformasi data. Cari tahu kelebihan dan cara kerjanya di sini!


1. Apa itu Spark?

Data Engineer

Apache Spark adalah platform open-source yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data secara cepat dan efisien. Salah satu fitur utama dari Spark adalah melakukan transformasi data secara parallel, sehingga kalian lebih mudah mengubah, menyaring, dan menggabungkan data dari berbagai sumber. Spark juga menyediakan library yang kaya, seperti Spark SQL untuk pengolahan data terstruktur, Spark Streaming untuk analisis data real-time, dan MLlib untuk pemodelan machine learning.


Dengan menggunakan Spark, kalian dapat mengimplementasikan serangkaian transformasi data kompleks secara mudah menggunakan API, dan menjalankannya secara efisien di atas cluster komputasi yang terdistribusi. Selain itu, Spark juga mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Scala, Java, Python, dan R. Dengan kemampuan ini, tidak heran jika Spark telah menjadi salah satu tools transformasi data paling populer dan sering digunakan di berbagai industri.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Kelebihan Spark

Data Engineer

Beberapa kelebihan Spark dibandingkan tools data engineer lainnya yang digunakan untuk transformasi data adalah:

  • Kinerja tinggi: Spark dirancang untuk memproses data secara cepat dan efisien, sehingga mampu melakukan operasi parallel di seluruh cluster komputasi.

  • Fleksibel: Spark mendukung berbagai macam bahasa pemrograman seperti Scala, Java, Python, dan R, sehingga kalian bisa memilih menggunakan bahasa paling sesuai dengan kebutuhan.

  • Mendukung berbagai jenis data: Spark dapat mengolah data terstruktur maupun tidak terstruktur, serta mendukung berbagai sumber data seperti file, basis data, dan streaming data.

  • Punya beragam library: Spark dilengkapi dengan berbagai library seperti Spark SQL untuk pengolahan data terstruktur, Spark Streaming untuk analisis data real-time, dan MLlib untuk pemodelan machine learning.

  • Real-time processing: Spark mampu melakukan analisis data secara real-time, sehingga cocok untuk aplikasi yang membutuhkan respon cepat terhadap data masukan yang terus-menerus.


3. Cara Kerja Spark

Data Engineer

Apache Spark bekerja dengan mengikuti serangkaian langkah. Proses ini dimulai dengan mempersiapkan data, yang bisa berasal dari berbagai sumber seperti file, basis data, atau streaming data real-time. Setelah data disiapkan, Spark mendistribusikannya ke dalam cluster komputasi yang terdiri dari beberapa node atau mesin. Spark kemudian membagi data menjadi sejumlah bagian yang disebut partisi, dan mendistribusikannya ke node-node dalam cluster.


Setelah data didistribusikan, Spark menggunakan konsep yang disebut RDD (Resilient Distributed Dataset) untuk melakukan pemrosesan data secara paralel. RDD adalah struktur data yang memungkinkan Spark untuk melakukan komputasi distribusi. Spark memanfaatkan operasi transformasi dan aksi pada RDD untuk melakukan filter, map, reduce, dan sebagainya. Seluruh operasi ini dijalankan secara paralel di seluruh node dalam cluster.


Akhirnya, setelah proses pemrosesan data selesai, Spark menghasilkan output yang diinginkan. Output ini bisa berupa data yang telah diubah sesuai dengan transformasi yang didefinisikan, hasil analisis data, atau data yang disimpan ke dalam penyimpanan data seperti file atau basis data. Selain itu, Spark juga mendukung output real-time, di mana hasil analisis atau transformasi data langsung dikirim ke aplikasi atau sistem yang memerlukannya.


Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist


4. Tools Data Engineer Lainnya

Data Engineer

Sebagai seorang data engineer, terdapat berbagai tools yang dapat digunakan untuk membantu dalam mengelola, memproses, dan menganalisis data. Beberapa tools data engineer lainnya yang umum digunakan meliputi:

  • Hadoop: Hadoop adalah platform open-source yang digunakan untuk menyimpan dan mengolah data secara terdistribusi di cluster komputer. Ini terdiri dari Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk penyimpanan data terdistribusi dan Apache MapReduce untuk pemrosesan data secara paralel.

  • Apache Kafka: Kafka adalah platform streaming data yang memungkinkan untuk mengirim dan menerima data secara real-time, serta memproses data secara terdistribusi. Ini digunakan untuk membangun arsitektur data streaming dan mendukung kebutuhan aplikasi real-time.

  • Apache Flink: Flink adalah platform pemrosesan data real-time dan batch yang dapat menjalankan analisis data kompleks dengan cepat dan efisien. Ini memberikan dukungan untuk streaming data real-time dan juga pemrosesan batch.

  • Apache Airflow: Airflow adalah platform manajemen alur kerja (workflow) yang digunakan untuk menjadwalkan, mengelola, dan memantau alur kerja yang kompleks dalam pemrosesan data. Ini memungkinkan untuk membuat alur kerja yang dapat diulang dan terjadwal dengan mudah.


Nah, untuk bisa menggunakan semua tools di atas, kalian perlu punya dasar-dasar pemahaman pemrograman dan workflow olah data dulu. Bingung memilih platform terbaik untuk belajar materi tersebut? Kalian bisa mulai belajar di DQLab loh. 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! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login