PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 0 Jam 57 Menit 20 Detik

Upgrade Skill Data Engineer-mu dengan Apache Spark!

Belajar Data Science di Rumah 12-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-04-2024-10-13-121409_x_Thumbnail800.jpg

Di tengah perkembangan dunia teknologi, peran Data Engineer semakin penting, terutama dengan munculnya fenomena big data. Setiap hari, perusahaan besar di berbagai sektor menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar, dan inilah yang membuat Data Engineer menjadi sosok kunci dalam mengelola, mengolah, dan memproses data-data tersebut. Namun, tantangannya tidak hanya berhenti di situ.


Sebagai seorang Data Engineer, kamu perlu terus berinovasi dan meningkatkan skill untuk tetap relevan. Salah satu cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan mempelajari teknologi yang cepat, scalable, dan efisien seperti Apache Spark.


Apache Spark adalah teknologi yang sangat membantu para Data Engineer dalam mengelola dan memproses data berukuran masif dengan kecepatan tinggi. Teknologi ini juga menawarkan skalabilitas dan efisiensi yang luar biasa. Jadi, jika kamu ingin meningkatkan karir mu di dunia data, mempelajari Apache Spark bisa menjadi langkah cerdas yang perlu kamu ambil.


1. Mengapa Apache Spark Menjadi Andalan?

Apache Spark pertama kali dikembangkan pada tahun 2009 di UC Berkeley oleh seorang peneliti bernama Matei Zaharia. Dalam waktu singkat, Spark telah menjadi salah satu teknologi paling diminati di dunia big data. Tapi, apa yang membuat Spark begitu istimewa dibandingkan teknologi lainnya seperti Hadoop? Nah, jawabannya ada di kecepatan dan efisiensinya.


Kalau kamu pernah mendengar tentang Hadoop, kamu mungkin tahu bahwa Hadoop MapReduce adalah salah satu teknologi utama yang digunakan untuk pemrosesan data dalam skala besar. Namun, Hadoop cenderung lambat karena membutuhkan banyak langkah disk-to-disk dalam memproses data.


Apache Spark, di sisi lain, jauh lebih cepat karena menggunakan pendekatan yang disebut in-memory processing. Alih-alih menulis data ke disk setiap kali selesai memproses, Spark menyimpan data di RAM selama pemrosesan berlangsung, yang membuatnya bisa memproses data hingga 100 kali lebih cepat dibandingkan Hadoop MapReduce.

Data Engineer


Kecepatan memang menjadi salah satu alasan utama Spark digemari, tapi ada lebih dari itu. Spark juga dirancang untuk menangani beban kerja dalam skala besar. Teknologi ini bisa dijalankan di ribuan server sekaligus, memproses data yang jumlahnya bisa mencapai terabyte atau bahkan petabyte tanpa mengurangi performa. Ini yang membuatnya sangat scalable, cocok untuk perusahaan-perusahaan yang memiliki volume data besar dan kebutuhan analisis yang cepat.


2. Keuntungan Menguasai Apache Spark untuk Data Engineer

Bagi seorang Data Engineer, menguasai Apache Spark bisa memberikan banyak keuntungan. Salah satu keuntungan terbesar adalah meningkatnya peluang karir. Perusahaan-perusahaan besar seperti Netflix, Amazon, dan Uber menggunakan Spark untuk memproses data mereka yang sangat besar.


Bahkan, beberapa dari mereka memproses data secara real-time menggunakan Spark. Jadi, menguasai teknologi ini bisa membuatmu lebih diminati oleh perusahaan-perusahaan besar.


Tidak hanya itu, Spark juga membuat pekerjaan sehari-hari Data Engineer menjadi lebih mudah. Sebagai Data Engineer, kamu mungkin sering menghadapi data yang datang dalam jumlah masif, yang memerlukan pemrosesan cepat dan kompleks.


Spark memungkinkanmu untuk menangani beban kerja seperti ini dengan lebih efisien. Misalnya, jika kamu harus memproses data streaming dari sensor atau data transaksi yang terus menerus diperbaharui, Spark memiliki fitur yang disebut Spark Streaming yang memungkinkannya menangani data streaming secara real-time tanpa masalah.


Selain itu, Spark mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Scala, dan Java, sehingga kamu bisa memilih bahasa yang paling kamu kuasai atau sukai. Dengan kata lain, Spark memberikan fleksibilitas yang tinggi bagi para penggunanya.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


3. Fitur Utama Apache Spark yang Wajib Kamu Ketahui

Kamu mungkin sekarang berpikir, "Oke, Spark terdengar keren! Tapi, apa saja fitur utamanya yang membuatnya begitu powerful?" Mari kita bahas!

  • In-memory Processing: Ini adalah salah satu fitur Spark yang paling keren. Biasanya, proses pengolahan data memerlukan pembacaan dari dan penulisan ke disk, yang memakan waktu. Tapi dengan in-memory processing, Spark menyimpan data di RAM selama proses berlangsung, sehingga kecepatan eksekusinya bisa meningkat drastis.

  • Multi-language Support: Spark fleksibel! Kamu bisa bekerja dengan berbagai bahasa pemrograman populer seperti Python (melalui PySpark), Scala, Java, bahkan R. Jadi, tak peduli apa bahasa favoritmu, Spark tetap bisa kamu gunakan.

  • Spark Core: Ini adalah fondasi dari seluruh ekosistem Spark. Di sinilah semua proses data terjadi. Spark Core mendukung proses batch, pemrosesan paralel, dan distribusi data ke seluruh node dalam cluster.

  • Spark SQL: Kalau kamu familiar dengan SQL, ini adalah jalan masuk yang mudah ke dunia Spark. Dengan Spark SQL, kamu bisa menjalankan query SQL untuk menganalisis data dalam skala besar, dengan efisiensi yang sama seperti pengolahan data lainnya di Spark.

  • Spark Streaming: Fitur ini memungkinkan kamu untuk memproses data secara real-time, bukan hanya batch. Jadi, kalau kamu bekerja dengan data dari sensor atau aplikasi yang terus menerus mengalir, Spark Streaming adalah alat yang tepat.

  • MLlib: Spark juga punya pustaka machine learning sendiri, namanya MLlib. Dengan ini, kamu bisa membuat model machine learning dalam skala besar tanpa harus memindahkan data ke sistem lain.

  • GraphX: Penggemar analisis graf? Spark juga punya GraphX, alat khusus untuk memproses dan menganalisis data berbasis graf.

Dengan fitur-fitur ini, Spark bukan hanya cepat, tapi juga serba bisa. Kamu bisa menggunakannya untuk berbagai kebutuhan, dari analisis sederhana hingga pemodelan machine learning yang kompleks.


Baca juga: Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


4. Langkah-langkah Belajar Apache Spark untuk Pemula

Bagi pemula yang ingin memulai belajar Apache Spark, ada beberapa langkah yang bisa diambil. Pertama, kamu bisa mulai dengan mempelajari dokumentasi resmi dari situs Apache Spark. Dokumentasi ini sangat lengkap dan menjelaskan dasar-dasar penggunaan Spark hingga fitur-fitur canggih yang dimilikinya.


Jika kamu lebih suka belajar melalui kursus, banyak platform online seperti DQLab, Coursera, Udemy, atau edX yang menawarkan kursus Spark. Kursus-kursus ini biasanya diajarkan oleh para praktisi di bidang data engineering dan akan memberikanmu pemahaman mendalam tentang Spark.


Setelah mempelajari dasar-dasarnya, kamu bisa mencoba menggunakan Spark di platform seperti Databricks, AWS EMR, atau GCP Dataproc. Platform-platform ini memungkinkanmu untuk mempraktikkan Spark tanpa harus repot-repot menyiapkan cluster sendiri. Mulailah dengan proyek kecil untuk memahami cara kerja Spark secara langsung. Kamu bisa mulai dengan mengolah dataset yang kamu minati, misalnya data penjualan, data cuaca, atau data dari aplikasi favoritmu.


5. Tips Sukses dalam Menguasai Apache Spark

Untuk bisa benar-benar menguasai Apache Spark, konsistensi adalah kunci. Seperti halnya mempelajari keterampilan baru lainnya, kamu perlu rutin berlatih. Jangan hanya berhenti di teori praktekkan apa yang kamu pelajari dalam proyek nyata.


Selain itu, bergabunglah dengan komunitas Spark yang ada di berbagai forum online seperti StackOverflow atau Reddit. Di sana, kamu bisa bertanya, berdiskusi, dan belajar dari pengalaman orang lain.

Data Engineer

Selain itu, jangan lupa untuk selalu mengikuti perkembangan teknologi Spark. Seiring waktu, Spark terus diperbarui dengan fitur-fitur baru, jadi pastikan kamu tetap up-to-date dengan membaca blog teknologi atau mengikuti acara-acara konferensi terkait big data dan Spark.


Gimana? Kamu tertarik untuk mengembangkan karier sebagai Data Engineer yang handal di era ML dan AI 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



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login