Peran Apache Spark dalam Big Data dan Apa yang Membedakannya

Apache Spark telah muncul sebagai pengganti Hadoop yang jauh lebih mudah diakses dan menarik, pilihan asli untuk mengelola Big Data. Apache Spark, seperti alat Big Data canggih lainnya, sangat kuat dan dilengkapi dengan baik untuk menangani kumpulan data besar secara efisien.
Melalui posting blog ini, mari bantu Anda mengklarifikasi poin-poin penting dari Apache Spark.

Apa itu Apache Spark?

Spark, dalam istilah yang sangat sederhana, adalah penanganan data tujuan umum dan mesin pemrosesan yang cocok untuk digunakan dalam berbagai keadaan. Ilmuwan data menggunakan Apache Spark untuk meningkatkan kueri, analisis, dan transformasi data mereka. Tugas yang paling sering diselesaikan menggunakan Spark mencakup kueri interaktif di seluruh kumpulan data besar, analisis, dan pemrosesan data streaming dari sensor dan sumber lain, serta tugas pembelajaran mesin.
Spark diperkenalkan kembali pada tahun 2009 di University of California, Berkeley. Itu menemukan jalannya ke inkubator Apache Software Foundation pada tahun 2014 dan dipromosikan pada tahun 2014 ke salah satu proyek tingkat tertinggi Yayasan. Saat ini, Spark adalah salah satu proyek yayasan dengan peringkat paling tinggi. Komunitas yang tumbuh di sekitar proyek mencakup kontributor individu yang produktif serta pendukung perusahaan yang didanai dengan baik.

Sejak diluncurkan, dipastikan bahwa sebagian besar tugas terjadi di memori. Oleh karena itu, pendekatan ini akan selalu lebih cepat dan jauh lebih optimal daripada pendekatan lain seperti Hadoop's MapReduce, yang menulis data ke dan dari hard drive di antara setiap tahap pemrosesan. Dikatakan bahwa kemampuan dalam memori Spark memberikan kecepatan 100x dari MapReduce Hadoop. Perbandingan ini, betapapun benarnya, tidak adil. Karena Spark dirancang dengan mempertimbangkan kecepatan, sedangkan Hadoop idealnya dikembangkan untuk pemrosesan batch (yang tidak memerlukan kecepatan sebanyak pemrosesan aliran).

Apa yang Spark Lakukan?

Spark mampu menangani petabyte data sekaligus. Data ini didistribusikan di sekelompok ribuan server yang bekerja sama – fisik atau virtual. Apache Spark hadir dengan kumpulan library dan API yang ekstensif yang mendukung semua bahasa yang umum digunakan seperti Python, R, dan Scala. Spark sering digunakan dengan HDFS (Hadoop Distributed File System – sistem penyimpanan data Hadoop) tetapi dapat diintegrasikan dengan baik dengan sistem penyimpanan data lainnya.

Beberapa kasus penggunaan khas Apache Spark meliputi:

• Percepat streaming dan pemrosesan: Saat ini, mengelola “aliran” data merupakan tantangan bagi profesional data mana pun. Data ini tiba dengan stabil, seringkali dari berbagai sumber, dan semuanya sekaligus. Meskipun salah satu caranya adalah dengan menyimpan data ini dalam disk dan menganalisisnya secara retrospektif, ini akan merugikan bisnis. Aliran data keuangan, misalnya, dapat diproses secara real-time untuk mengidentifikasi—dan menolak—transaksi yang berpotensi penipuan. Apache Spark membantu dengan tepat ini.
• Pembelajaran mesin: Dengan meningkatnya volume data, pendekatan ML juga menjadi jauh lebih layak dan akurat. Hari ini, perangkat lunak dapat dilatih untuk mengidentifikasi dan bertindak berdasarkan pemicu dan kemudian menerapkan solusi yang sama untuk data baru dan tidak dikenal. Fitur menonjol Apache Spark dalam menyimpan data dalam memori membantu dalam kueri yang lebih cepat dan dengan demikian menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk melatih algoritme ML.
• Analisis streaming interaktif: Analis bisnis dan ilmuwan data ingin menjelajahi data mereka dengan mengajukan pertanyaan. Mereka tidak lagi ingin bekerja dengan kueri yang telah ditentukan sebelumnya untuk membuat dasbor statis penjualan, produktivitas lini produksi, atau harga saham. Proses query interaktif ini membutuhkan sistem seperti Spark yang mampu merespon dengan cepat.
• Integrasi data: Data dihasilkan oleh berbagai sumber dan jarang bersih. Proses ETL (Extract, transform, load) sering dilakukan untuk menarik data dari sistem yang berbeda, membersihkannya, menstandarkannya, dan kemudian menyimpannya ke dalam sistem terpisah untuk dianalisis. Spark semakin banyak digunakan untuk mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk ini.

Perusahaan yang menggunakan Apache Spark

Berbagai organisasi dengan cepat mendukung dan bergandengan tangan dengan Apache Spark. Mereka menyadari bahwa Spark memberikan nilai nyata, seperti kueri interaktif dan pembelajaran mesin.
Perusahaan terkenal seperti IBM dan Huawei telah menginvestasikan cukup banyak uang dalam teknologi ini, dan banyak perusahaan rintisan yang sedang berkembang membangun produk mereka di dalam dan sekitar Spark. Misalnya, tim Berkeley yang bertanggung jawab untuk menciptakan percikan mendirikan Databricks pada 2013. Databricks menyediakan platform data ujung-ke-ujung yang dihosting yang didukung oleh Spark.

Semua vendor Hadoop utama mulai mendukung Spark di samping produk mereka yang sudah ada. Organisasi berorientasi web seperti Baidu, operasi e-commerce Alibaba Taobao, dan perusahaan jejaring sosial Tencent semuanya menggunakan operasi berbasis Spark dalam skala besar. Untuk memberi Anda beberapa perspektif tentang kekuatan Apache Spark, Tencent memiliki 800 juta pengguna aktif yang menghasilkan lebih dari 800 TB data per hari untuk diproses.

Selain raksasa berbasis web ini, perusahaan farmasi seperti Novartis juga bergantung pada Spark. Menggunakan Spark Streaming, mereka telah mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan data pemodelan ke tangan para peneliti.

Apa yang Membedakan Spark?

Mari kita lihat alasan utama mengapa Apache Spark dengan cepat menjadi favorit ilmuwan data:

• Fleksibilitas dan aksesibilitas: Memiliki rangkaian API yang kaya, Spark telah memastikan bahwa semua kemampuannya sangat mudah diakses. Semua API ini dirancang untuk berinteraksi dengan cepat dan efisien dengan data dalam skala besar, sehingga membuat Apache Spark sangat fleksibel. Ada dokumentasi menyeluruh untuk API ini, dan ini ditulis dengan cara yang sangat jelas dan lugas.
• Kecepatan: Kecepatan adalah tujuan Spark dirancang. Baik di memori atau di disk. Tim Databricks menggunakan Spark untuk tantangan Tolok Ukur 100 TB. Tantangan ini melibatkan pemrosesan kumpulan data yang besar namun statis. Tim mampu memproses 100 TB data yang disimpan di SSD hanya dalam 23 menit menggunakan Spark. Pemenang sebelumnya melakukannya dalam 72 menit menggunakan Hadoop. Apa yang lebih baik adalah bahwa Spark berkinerja baik saat mendukung kueri interaktif dari data yang disimpan dalam memori. Dalam situasi ini, Apache Spark diklaim 100 kali lebih cepat dari MapR.
• Dukungan: Seperti yang kami katakan sebelumnya, Apache Spark mendukung sebagian besar bahasa pemrograman terkenal termasuk Java, Python, Scala, dan R. Spark juga menyertakan dukungan untuk integrasi yang erat dengan sejumlah sistem penyimpanan kecuali hanya HDFS. Selain itu, komunitas di balik Apache Spark sangat besar, aktif, dan internasional.

Kesimpulan

Dengan itu, kita sampai pada akhir posting blog ini. Kami harap Anda menikmati mengetahui detail Apache Spark. Jika kumpulan data besar membuat adrenalin Anda terpacu, kami sarankan Anda langsung menggunakan Apache Spark dan menjadikan diri Anda aset!

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.