Tren Terbaru Pengembangan Apache Spark Data Engineer
Saat ini Apache Spark telah menjadi tool yang sangat penting bagi para Data Engineer. Spark adalah framework open-source yang memungkinkan pengolahan data dalam jumlah besar dengan cepat, baik itu untuk batch processing maupun real-time processing. Fungsinya yang serbaguna dan performa yang sangat cepat membuat Spark populer di berbagai industri mulai dari keuangan, perbankan, hingga teknologi besar seperti Netflix dan Uber.
Mengapa penting bagi Data Engineer? Nah, disini Spark memberikan kemampuan untuk memproses data dengan skala besar secara paralel dan di berbagai kluster, sehingga pekerjaan pengolahan data menjadi jauh lebih efisien.
Ini juga mendukung berbagai bahasa pemrograman, seperti Scala, Java, Python, dan R, yang membuatnya mudah diakses oleh Data Engineer dengan berbagai latar belakang. Oleh karenanya, seorang Data Engineer harus memahami dan menguasai Apache Spark sebagai tuntutan di masa mendatang.
Ingin tahu bagaimana tren terbaru pengembangan Apache Spark yang bisa digunakan oleh para Data Engineer? Yuk, kita kupas selengkapnya melalui pembahasan berikut ini!
1. Tren Terbaru Apache Spark di Tahun 2024
Pada tahun 2024, pengembangan Apache Spark semakin pesat, dengan berbagai fitur dan inovasi baru yang semakin memudahkan pekerjaan Data Engineer. Beberapa tren menarik yang patut disimak adalah sebagai berikut:
a. Spark 3.3 dan Perkembangannya
Versi terbaru Apache Spark, yaitu Spark 3.3, membawa beberapa peningkatan penting, terutama dalam hal performa dan fleksibilitas. Salah satu fitur unggulan di versi ini adalah peningkatan Spark SQL, yang membuatnya semakin efisien dalam menjalankan query dengan data besar. Selain itu, ada optimasi pada Dynamic Partition Pruning, yang secara signifikan mengurangi waktu eksekusi query dengan memangkas partisi yang tidak relevan secara otomatis.
Dengan semakin banyaknya organisasi yang bergantung pada data, peningkatan ini memungkinkan perusahaan untuk memproses lebih banyak data dengan waktu yang lebih singkat, tanpa harus meningkatkan sumber daya secara besar-besaran. Ini menjadi solusi yang hemat biaya dan efisien bagi perusahaan.
b. Spark Structured Streaming yang Lebih Baik
Real-time data streaming saat ini menjadi sesuatu yang sangat penting, terutama di era dimana keputusan bisnis harus diambil secepat kilat. Spark Structured Streaming, yang sebelumnya diperkenalkan pada versi sebelumnya, kini hadir dengan stabilitas dan performa yang lebih baik.
Pada tahun 2024, Structured Streaming mendukung Stateful Stream Processing yang lebih kuat, yang memungkinkan Data Engineer mengelola dan menganalisis data yang terus-menerus berubah dengan lebih akurat dan cepat.
Sumber: DevOps.dev
Ini sangat relevan di berbagai skenario, misalnya dalam analitik perbankan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan secara real-time atau dalam layanan on-demand seperti ride-sharing, di mana data dari ribuan pengguna harus diolah secara cepat.
c. Integrasi Lebih Baik dengan Machine Learning & AI
Apache Spark kini semakin terintegrasi dengan framework Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), seperti MLlib dan TensorFlow. Spark memungkinkan pelatihan model ML dengan skala besar, dimana data dapat diproses secara paralel di banyak mesin. Dengan adanya peningkatan di 2024, pipeline ML dalam Spark semakin mudah untuk diimplementasikan dan dioptimalkan.
2. Peningkatan Performa dan Efisiensi Apache Spark
Seiring dengan bertambahnya jumlah data yang dihadapi perusahaan setiap harinya, Apache Spark terus mengembangkan solusi untuk meningkatkan performa dan efisiensi. Salah satu tren utama adalah optimasi dalam pengelolaan sumber daya dan eksekusi query.
a. Pengoptimalan Penggunaan Cluster
Apache Spark kini lebih pintar dalam menggunakan sumber daya cluster. Penggunaan fitur Resource Scheduling yang cerdas memastikan bahwa setiap pekerjaan menggunakan CPU, memori, dan bandwidth jaringan dengan lebih efisien. Ini membuat pemrosesan big data menjadi lebih hemat biaya dan waktu.
Tren ini sangat membantu Data Engineer untuk mengelola beban kerja yang berat tanpa khawatir dengan over-provisioning atau kekurangan sumber daya. Dalam lingkungan perusahaan yang memiliki banyak tim yang mengakses data besar, pengoptimalan ini meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
b. Adaptive Query Execution (AQE)
Salah satu fitur paling inovatif yang dihadirkan Apache Spark adalah Adaptive Query Execution (AQE). Teknologi ini mampu menyesuaikan rencana eksekusi query berdasarkan runtime feedback, yang artinya Spark bisa beradaptasi dengan perubahan skala data secara otomatis.
AQE memungkinkan Data Engineer memproses query jauh lebih cepat, terutama dalam skenario dengan data yang heterogen dan ukuran yang berubah-ubah.
Sumber: Apache Kyuubi
Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist
3. Apache Spark dan Ekosistem Cloud
Salah satu aspek yang sangat berkembang dalam Apache Spark adalah integrasinya dengan ekosistem cloud. Tahun 2024, tren ini semakin dominan, terutama di platform cloud terkemuka seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure.
Pengguna Spark kini dapat menjalankan aplikasi mereka secara langsung di cloud, yang menyediakan skalabilitas dan fleksibilitas yang tak terbatas.
Sumber: Google Cloud
Integrasi Spark dengan cloud memungkinkan pengolahan data yang lebih cepat, tanpa perlu memikirkan infrastruktur fisik. Cloud provider juga telah memperkenalkan layanan Spark managed (seperti AWS EMR dan Dataproc di GCP), yang mempermudah Data Engineer untuk langsung menjalankan Spark tanpa perlu repot mengelola cluster sendiri.
Sebuah contoh nyata adalah bagaimana Netflix menggunakan Apache Spark di AWS untuk memproses data dari jutaan pengguna secara real-time. Dengan menggunakan Spark di cloud, Netflix dapat mengoptimalkan rekomendasi konten, mendeteksi bug, dan menganalisis performa video streaming dalam waktu yang hampir instan.
Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya
4. Contoh Kasus Nyata: Apache Spark dalam Dunia Kerja
Banyak perusahaan teknologi besar sudah menggunakan Apache Spark dalam operasional sehari-hari mereka. Uber, misalnya, memanfaatkan Spark untuk mengolah data dari ribuan perjalanan yang terjadi setiap detiknya. Dengan Spark, Uber bisa memproses data real-time untuk mengoptimalkan rute, memprediksi demand, dan memperbaiki estimasi harga secara cepat dan efisien.
Di sektor lain, Shopify menggunakan Spark untuk menganalisis pola transaksi di e-commerce secara real-time, membantu bisnis mempercepat pengambilan keputusan untuk meningkatkan penjualan dan layanan pelanggan. Mengikuti tren terbaru dalam pengembangan Apache Spark adalah cara yang tepat untuk tetap relevan di industri data yang kompetitif.
Keterampilan Spark tidak hanya meningkatkan peluang kerja di perusahaan teknologi besar, tetapi juga memberikan kesempatan untuk menjadi pionir dalam inovasi pengolahan data di berbagai sektor.
Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karir di bidang Machine Learning dan AI secara handal di era digital ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari