3 Aplikasi / Kasus Penggunaan Apache Spark Teratas & Mengapa Ini Penting

Apache Spark adalah salah satu kerangka kerja Big Data yang paling disukai para pengembang dan profesional Big Data di seluruh dunia. Pada tahun 2009, sebuah tim di Berkeley mengembangkan Spark di bawah lisensi Apache Software Foundation, dan sejak itu, popularitas Spark telah menyebar seperti api.

Saat ini, perusahaan top seperti Alibaba, Yahoo, Apple, Google, Facebook, dan Netflix, menggunakan Spark. Menurut statistik terbaru , pasar global Apache Spark diprediksi akan tumbuh dengan CAGR 33,9% antara 2018 hingga 2025.

Spark adalah kerangka kerja komputasi cluster open-source dengan kemampuan pemrosesan dalam memori. Ini dikembangkan dalam bahasa pemrograman Scala. Meskipun mirip dengan MapReduce, Spark mengemas lebih banyak fitur dan kemampuan yang menjadikannya alat Big Data yang efisien. Kecepatan adalah daya tarik utama Spark. Ini menawarkan banyak API interaktif dalam berbagai bahasa, termasuk Scala, Java, Python, dan R. Baca lebih lanjut tentang perbandingan MapReduce & Spark.

Alasan Mengapa Spark sangat Populer

• Spark adalah favorit Pengembang karena memungkinkan mereka untuk menulis aplikasi di Java, Scala, Python, dan bahkan R.
• Spark didukung oleh komunitas pengembang yang aktif, dan juga didukung oleh perusahaan khusus – Databricks.
• Meskipun sebagian besar aplikasi Spark menggunakan HDFS sebagai lapisan penyimpanan file data yang mendasarinya, ini juga kompatibel dengan sumber data lain seperti Cassandra, MySQL, dan AWS S3.
• Spark dikembangkan di atas ekosistem Hadoop yang memungkinkan penyebaran Spark dengan mudah dan cepat.
• Dari teknologi khusus, Spark kini telah menjadi teknologi arus utama, berkat tumpukan data yang terus meningkat yang dihasilkan oleh jumlah IoT dan perangkat terhubung lainnya yang tumbuh pesat.

Baca: Peran Apache Spark dalam Big Data & Apa yang Membuatnya Berbeda

Aplikasi Apache Spark

Karena adopsi Spark di seluruh industri terus meningkat dengan mantap, ini melahirkan aplikasi Spark yang unik dan beragam. Aplikasi Spark ini berhasil diimplementasikan dan dieksekusi dalam skenario dunia nyata. Mari kita lihat beberapa aplikasi Spark paling menarik saat ini!

1. Memproses Data Streaming

Aspek yang paling indah dari Apache Spark adalah kemampuannya untuk memproses data streaming. Setiap detik, jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya dihasilkan secara global. Hal ini mendorong perusahaan dan bisnis untuk memproses data dalam jumlah besar dan menganalisisnya secara real-time. Fitur Spark Streaming dapat menangani fungsi ini secara efisien. Dengan menyatukan kemampuan pemrosesan data yang berbeda, Spark Streaming memungkinkan pengembang untuk menggunakan kerangka kerja tunggal untuk mengakomodasi semua persyaratan pemrosesan mereka. Beberapa fitur terbaik dari Spark Streaming adalah:

Streaming ETL – Spark's Streaming ETL terus membersihkan dan menggabungkan data sebelum memasukkannya ke dalam repositori data, tidak seperti proses rumit dari alat ETL (extract, transform, load) konvensional yang digunakan untuk pemrosesan batch di lingkungan gudang data – mereka terlebih dahulu membaca data, lalu mengubahnya menjadi format yang kompatibel dengan database, dan akhirnya, menulisnya ke database target.

Pengayaan data – Fitur ini membantu memperkaya kualitas data dengan menggabungkannya dengan data statis, sehingga mendorong analisis data waktu nyata. Pemasar online menggunakan kemampuan pengayaan data untuk menggabungkan data pelanggan historis dengan data perilaku pelanggan langsung untuk menayangkan iklan yang dipersonalisasi dan ditargetkan kepada pelanggan secara real-time.

Deteksi peristiwa pemicu – Fitur deteksi peristiwa pemicu memungkinkan Anda untuk segera mendeteksi dan merespons perilaku yang tidak biasa atau “peristiwa pemicu” yang dapat membahayakan sistem atau menimbulkan masalah serius di dalamnya.

Sementara lembaga keuangan memanfaatkan kemampuan ini untuk mendeteksi transaksi penipuan, penyedia layanan kesehatan menggunakannya untuk mengidentifikasi perubahan kesehatan yang berpotensi berbahaya pada tanda-tanda vital pasien dan secara otomatis mengirim peringatan kepada pengasuh sehingga mereka dapat mengambil tindakan yang tepat.

Analisis sesi kompleks – Spark Streaming memungkinkan Anda untuk mengelompokkan sesi dan acara langsung (misalnya, aktivitas pengguna setelah masuk ke situs web/aplikasi) bersama-sama dan juga menganalisisnya. Selain itu, informasi ini dapat digunakan untuk memperbarui model ML secara terus-menerus. Netflix menggunakan fitur ini untuk mendapatkan wawasan perilaku pelanggan secara real-time di platform dan untuk membuat rekomendasi acara yang lebih bertarget bagi pengguna.

2. Pembelajaran Mesin

Spark memiliki kemampuan Machine Learning yang patut dipuji. Ini dilengkapi dengan kerangka kerja terintegrasi untuk melakukan analitik tingkat lanjut yang memungkinkan Anda menjalankan kueri berulang pada kumpulan data. Ini, pada dasarnya, adalah pemrosesan algoritma pembelajaran mesin. Machine Learning Library (MLlib) adalah salah satu komponen ML Spark yang paling ampuh.

Library ini dapat melakukan clustering, klasifikasi, pengurangan dimensi, dan masih banyak lagi. Dengan MLlib, Spark dapat digunakan untuk banyak fungsi Big Data seperti analisis sentimen, kecerdasan prediktif, segmentasi pelanggan, dan mesin rekomendasi, antara lain.

Aplikasi Spark lainnya yang layak disebutkan adalah keamanan jaringan. Dengan memanfaatkan beragam komponen stack Spark, penyedia/perusahaan keamanan dapat memeriksa paket data inspeksi waktu nyata untuk mendeteksi jejak aktivitas berbahaya. Spark Streaming memungkinkan mereka untuk memeriksa ancaman yang diketahui sebelum meneruskan paket ke repositori.

Ketika paket tiba di repositori, mereka dianalisis lebih lanjut oleh komponen Spark lainnya (misalnya, MLlib). Dengan cara ini, Spark membantu penyedia keamanan untuk mengidentifikasi dan mendeteksi ancaman yang muncul, sehingga memungkinkan mereka untuk memperkuat keamanan klien.

3. Komputasi Kabut

Untuk memahami konsep Fog Computing sangat terkait dengan Internet of Things. IoT berkembang dengan gagasan untuk menyematkan objek dan perangkat dengan sensor yang dapat berkomunikasi satu sama lain dan dengan pengguna juga, sehingga menciptakan web perangkat dan pengguna yang saling berhubungan. Karena semakin banyak pengguna mengadopsi platform IoT dan semakin banyak pengguna bergabung di web perangkat yang saling berhubungan, jumlah data yang dihasilkan tidak dapat dipahami.

Ketika IoT terus berkembang, muncul kebutuhan akan sistem pemrosesan paralel terdistribusi yang dapat diskalakan untuk memproses data dalam jumlah besar. Sayangnya, kemampuan pemrosesan dan analitik cloud saat ini tidak cukup untuk data dalam jumlah besar.

Lalu apa solusinya? Kemampuan Komputasi Kabut Spark.

Fog Computing mendesentralisasikan pemrosesan dan penyimpanan data. Namun, kompleksitas tertentu menyertai Fog Computing – memerlukan latensi rendah, pemrosesan paralel besar-besaran dari ML, dan algoritme analitik grafik yang sangat kompleks. Berkat komponen tumpukan penting seperti Spark Streaming, MLlib, dan GraphX ​​(mesin analisis grafik), Spark berkinerja sangat baik sebagai solusi Komputasi Kabut yang mumpuni.

Kesimpulan

Ini adalah tiga aplikasi signifikan Spark yang membantu perusahaan dan organisasi untuk membuat terobosan signifikan dalam domain Big Data, Data Science, dan IoT.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.