Apa itu Apache Spark? Pengertian, Kegunaan & Cara Kerjanya

Dalam proses mengelola dan analisis data perusahaan, seorang data analyst memerlukan tools untuk mempermudahnya. Salah satunya adalah apache spark, lantas apa itu?

Apache Spark adalah platform pemrosesan data besar yang cepat dan umum digunakan untuk analitik yang memungkinkan pemrosesan data secara paralel dan in-memory.

Apache Spark muncul sebagai salah satu solusi terbaik dalam menangani volume data yang besar dengan kecepatan dan fleksibilitas tinggi, sehingga analisis data lebih cepat dan efisien.

Penasaran lebih lanjut mengenai Apache Spark? Apa saja kegunaan Apache Spark dalam analisis data perusahaan? Bagaimana cara kerjanya? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

Apa itu Apache Spark?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai apache spark, pertama-tama yuk pahami dulu apa yang dimaksud dengan apache spark melalui beberapa pengertian berikut ini.

Apache Spark adalah platform pemrosesan data besar yang dirancang untuk melakukan analisis data dengan cepat dan efisien. 

Apache Spark mampu memproses data dalam jumlah besar dengan cara menjalankan tugas-tugas pemrosesan secara paralel dan menggunakan penyimpanan in-memory, yang berarti data diproses langsung di memori tanpa perlu berulang kali membaca dan menulis ke disk. 

Hal tersebut membuat Apache Spark jauh lebih cepat dibandingkan dengan sistem pemrosesan data manual. Dengan fitur-fitur yang lengkap, Apache Spark menjadi alat yang sangat powerful dan fleksibel untuk menangani berbagai macam tugas analitik data besar.

Sejarah Perkembangan Apache Spark

Apache Spark pertama kali dikembangkan pada tahun 2009 oleh Matei Zaharia sebagai proyek penelitian di AMPLab Universitas California, Berkeley. 

Tujuan awal pengembangan Apache Spark adalah untuk menciptakan platform pemrosesan data yang lebih cepat dan lebih mudah digunakan dibandingkan dengan MapReduce, yang saat itu menjadi standar untuk pemrosesan data besar. 

Pada tahun 2010, Spark dirilis sebagai proyek open-source, dan sejak itu mendapatkan perhatian dan kontribusi dari komunitas pengembang di seluruh dunia. 

Pada tahun 2013, proyek ini menjadi bagian dari Apache Software Foundation dan diberi nama Apache Spark. 

Sejak itu, Apache Spark terus berkembang pesat dengan berbagai fitur baru yang diperkenalkan, termasuk dukungan untuk SQL, pembelajaran mesin, pemrosesan grafik, dan pemrosesan data streaming. 

Popularitasnya yang terus meningkat menjadikan Apache Spark sebagai salah satu platform pemrosesan data besar yang paling digunakan dan dikagumi dalam industri teknologi saat ini.

Kegunaan Apache Spark

Apache spark berperan penting dalam mempermudah analisis data besar perusahaan. Lantas apa saja manfaat apache spark? Yuk pelajari selengkapnya!

1. Kecepatan yang Tinggi

Apache Spark memproses data dengan sangat cepat dengan cara menyimpan data dalam memori di seluruh operasi paralel. 

Fitur utama Spark adalah mesin in-memory-nya yang meningkatkan kecepatan pemrosesan, membuatnya hingga 100 kali lebih cepat dari MapReduce ketika diproses dalam memori, dan 10 kali lebih cepat ketika diproses di disk. 

Apache Spark mengurangi jumlah operasi baca/tulis ke disk, yang secara signifikan mempercepat pemrosesan data skala besar.

2. Pemrosesan Aliran Real-time

Apache Spark dapat menangani pemrosesan aliran data real-time dengan integrasi berbagai kerangka kerja lainnya. Spark mengambil data dalam mini-batches dan melakukan transformasi RDD (Resilient Distributed Dataset) pada mini-batches data tersebut.

Hal ini memungkinkan Apache Spark untuk memproses data secara real-time dan memberikan hasil analitik yang cepat dan akurat.

3. Mendukung Berbagai Beban Kerja

Apache Spark dapat menjalankan berbagai beban kerja, termasuk kueri interaktif, analitik real-time, pembelajaran mesin, dan pemrosesan grafik. 

Satu aplikasi dapat menggabungkan berbagai beban kerja ini secara mulus, memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data yang kompleks dan beragam dalam satu platform.

4. Kemudahan Penggunaan    

Kemampuan untuk mendukung beberapa bahasa pemrograman membuat Spark sangat dinamis dan mudah digunakan. 

Apache Spark memungkinkan pengguna untuk dengan cepat menulis aplikasi dalam Java, Scala, Python, dan R, memberikan fleksibilitas dalam memilih bahasa yang paling sesuai untuk membangun aplikasi mereka. Ini meningkatkan produktivitas dan mempercepat pengembangan aplikasi.

5. Analitik Lanjutan    

Apache Spark mendukung kueri SQL, pembelajaran mesin, pemrosesan aliran, dan pemrosesan grafik. Ini membantu pengguna untuk melakukan analitik data yang lebih canggih dan komprehensif, mulai dari menjalankan kueri SQL sederhana hingga membangun model pembelajaran mesin dan menganalisis grafik kompleks. 

Dukungan analitik lanjutan ini membuat Apache Spark menjadi alat yang sangat powerful untuk berbagai kebutuhan analisis data.

Dengan manfaat-manfaat ini, Apache Spark membantu perusahaan memproses dan menganalisis data besar dengan lebih efisien, cepat, dan fleksibel, menjadikannya alat yang sangat penting dalam ekosistem big data modern.

Bagaimana Cara Kerja Apache Spark?

Apache Spark bekerja dengan memproses data dalam memori (in-memory) untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi analisis data besar. 

Apache Spark menggunakan konsep Resilient Distributed Datasets (RDDs), yang merupakan kumpulan data terdistribusi yang dapat diproses secara paralel di seluruh kluster komputer. 

Ketika data dimuat ke dalam Spark, data tersebut dipecah menjadi beberapa bagian dan didistribusikan ke berbagai node dalam kluster. Apache Spark kemudian melakukan operasi transformasi dan tindakan pada data ini secara paralel di setiap node. 

Keuntungan utama Apache Spark adalah kemampuannya untuk menyimpan data sementara di memori, sehingga mengurangi kebutuhan untuk membaca dan menulis data dari disk berulang kali, yang secara signifikan meningkatkan kecepatan pemrosesan. 

Apache Spark juga mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Java, Scala, Python, dan R, serta menyediakan berbagai pustaka untuk SQL, pembelajaran mesin, pemrosesan grafik, dan pemrosesan data streaming, sehingga pengguna dapat melakukan analisis data yang kompleks dan beragam dalam satu platform terpadu.

Apa saja Kerangka Kerja Apache Spark?

Apache Spark adalah platform pemrosesan data yang cepat dan serbaguna yang dirancang untuk analitik big data. Dalam prosesnya, apache spark mencakup kerangka kerja yang kuat dan fleksibel.

Yuk simak penjelasan mengenai 6 kerangka kerja Apache Spark berikut ini.

1. Spark Core

Spark Core adalah inti dari Apache Spark yang menyediakan fungsionalitas dasar untuk pemrosesan data besar, termasuk tugas-tugas seperti manajemen memori, pemrograman paralel, dan pengelolaan kesalahan. 

Komponen utama di dalam Spark Core adalah Resilient Distributed Datasets (RDDs), yang memungkinkan pemrosesan data terdistribusi dengan toleransi kesalahan.

2. Spark SQL

Spark SQL memungkinkan pemrosesan data terstruktur menggunakan bahasa SQL. Ini memungkinkan pengguna untuk menjalankan kueri SQL pada data yang tersimpan di berbagai sumber, seperti file JSON, CSV, Parquet, dan Hive tables. 

Spark SQL juga memungkinkan integrasi yang mulus antara data terstruktur dan semi-terstruktur, serta mendukung operasi DataFrame dan Dataset yang kuat.

3. Spark Streaming

Spark Streaming memungkinkan pemrosesan data streaming secara real-time. Ini memproses data streaming dengan membagi aliran data masuk ke dalam batch-batch kecil dan melakukan operasi RDD pada batch tersebut. 

Spark Streaming mendukung berbagai sumber data streaming, seperti Apache Kafka, Flume, dan socket TCP, serta dapat diintegrasikan dengan sistem pemrosesan batch.

4. MLlib (Machine Learning Library)

MLlib adalah pustaka pembelajaran mesin yang disertakan dalam Spark untuk menyediakan algoritma pembelajaran mesin yang skalabel dan mudah digunakan. 

Ini mencakup berbagai algoritma pembelajaran mesin, seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan rekomendasi. MLlib juga menyediakan alat untuk evaluasi model, ekstraksi fitur, dan pipeline pembelajaran mesin.

5. GraphX

GraphX adalah API untuk pemrosesan grafik dan komputasi grafik paralel di Apache Spark. Ini memungkinkan pengguna untuk membangun, memanipulasi, dan menganalisis grafik terdistribusi secara efisien. 

GraphX mendukung operasi grafik seperti traversal, subgraph, dan agregasi, serta menyediakan algoritma grafik bawaan seperti PageRank, Connected Components, dan Triangle Count.

6. SparkR

SparkR adalah paket R yang menyediakan antarmuka untuk menggunakan Apache Spark dari dalam R. 

Hal ini membantu pengguna R menjalankan operasi Spark pada data besar dengan sintaks yang familiar, serta mendukung operasi DataFrame yang memungkinkan integrasi antara Spark SQL dan R.

Dengan kerangka kerja ini, Apache Spark membantu pengguna melakukan pemrosesan dan analisis data besar secara efisien, yang mendukung berbagai kebutuhan analitik.

Baca Juga: Apa itu Docker? Pengertian, Fungsi, Cara Kerja & Plus Minus

Kelebihan dan Kekurangan Apache Spark

Sobat MinDi yakin ingin menggunakan Apache Spark untuk menganalisis data besar perusahaan? Sebelum itu, yuk simak kelebihan dan kekurangan apache spark yang dapat dijadikan bahan pertimbangan yang kuat.

Kelebihan Apache Spark

1. Pemrosesan data sangat cepat dengan in-memory computing
2. Mendukung berbagai bahasa pemrograman (Java, Scala, Python, R)
3. Kemampuan untuk pemrosesan data batch dan real-time
4. Dukungan yang kuat untuk analitik lanjutan seperti machine learning dan graph processing
5. Skalabilitas tinggi dan dapat diintegrasikan dengan Hadoop
6. Kemudahan penggunaan dengan API yang sederhana dan intuitif
7. Komunitas dan ekosistem yang aktif serta dukungan dari Apache Software Foundation

Kekurangan Apache Spark

1. Konsumsi memori yang tinggi
2. Kurva pembelajaran yang curam
3. Tidak optimal untuk pemrosesan data kecil
4. Ketergantungan pada konfigurasi yang tepat untuk kinerja optimal
5. Dukungan terbatas untuk transaksi ACID
6. Bisa memerlukan tuning yang ekstensif
7. Integrasi yang kompleks dengan beberapa sistem legacy

Contoh Penerapan Apache Spark dalam Berbagai Bidang

Apache Spark digunakan di berbagai bidang untuk memproses dan menganalisis data besar dengan cepat dan efisien. 

Berikut adalah empat contoh penerapan Apache Spark dalam berbagai bidang:

1. Keuangan

Apache Spark digunakan untuk deteksi penipuan dalam transaksi keuangan. Dengan Spark Streaming, bank dan lembaga keuangan dapat memproses transaksi secara real-time dan mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan cepat. 

Spark juga digunakan untuk analisis risiko, pemodelan kredit, dan analitik pasar, memungkinkan perusahaan keuangan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

2. E-commerce

Di industri e-commerce, Apache Spark membantu dalam personalisasi rekomendasi produk. Dengan menganalisis riwayat belanja dan perilaku pengguna, Spark dapat menghasilkan rekomendasi produk yang relevan secara real-time. 

Hal ini meningkatkan pengalaman belanja pelanggan dan membantu perusahaan meningkatkan penjualan. Selain itu, Spark juga digunakan untuk analisis sentimen dan pengelolaan inventaris.

3. Kesehatan

Apache Spark digunakan dalam analisis data kesehatan untuk penelitian medis dan pengembangan obat. 

Dengan kemampuan pemrosesan data besar, Spark membantu dalam menganalisis data genomik, rekam medis elektronik, dan data sensor untuk menemukan pola dan wawasan yang dapat meningkatkan diagnosis dan perawatan pasien. 

Spark juga digunakan untuk memprediksi wabah penyakit dan mengoptimalkan pengelolaan rumah sakit.

4. Media dan Hiburan

Di industri media dan hiburan, Apache Spark digunakan untuk analisis perilaku penonton dan personalisasi konten. 

Platform streaming video seperti Netflix menggunakan Spark untuk menganalisis data tontonan pengguna dan memberikan rekomendasi film dan acara TV yang sesuai. 

Spark juga membantu dalam analisis sentimen media sosial dan perencanaan konten berdasarkan tren penonton.

Baca Juga: Apa itu Data Outlier? Pengertian, Penanganan & Jenisnya

Gunakan Apache Spark untuk Pemrosesan Data Besar yang Efisien & Optimal

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai Apache Spark mulai dari pengertian, kegunaan, cara kerja, kerangka kerja, hingga kelebihan dan kekurangannya.

Kesimpulannya, Apache Spark adalah platform pemrosesan data besar yang cepat dan serbaguna, yang mendukung berbagai bahasa pemrograman dan jenis pemrosesan data, namun memerlukan manajemen memori dan konfigurasi yang cermat untuk kinerja optimal.

Ingin belajar pemrosesan data besar lebih lanjut? Tertarik switch career sebagai data engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti bootcamp data engineering dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi web developer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang data engineering sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

FAQ Apache Spark

Bagaimana deployment Apache Spark di cloud bekerja?

Deployment Apache Spark di cloud melibatkan penggunaan layanan cloud seperti AWS, Google Cloud Platform (GCP), atau Microsoft Azure untuk mengatur dan menjalankan kluster Spark. 

Layanan ini menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk menjalankan Spark, termasuk manajemen sumber daya, penyimpanan data, dan alat pemantauan. 

Pengguna dapat dengan mudah menskalakan kluster sesuai kebutuhan dan memanfaatkan integrasi dengan berbagai layanan cloud untuk pemrosesan data yang lebih efisien.

Apa perbedaan antara Apache Spark dan Hadoop MapReduce?

Apache Spark dan Hadoop MapReduce adalah dua kerangka kerja pemrosesan data besar, tetapi mereka berbeda dalam beberapa aspek penting. 

Apache Spark menggunakan pemrosesan in-memory yang membuatnya jauh lebih cepat daripada MapReduce, yang lebih bergantung pada penyimpanan disk untuk setiap operasi. 

Apache Spark juga mendukung berbagai jenis pemrosesan data seperti batch, real-time streaming, dan analitik lanjutan, sementara MapReduce lebih fokus pada pemrosesan batch. Selain itu, Spark memiliki API yang lebih mudah digunakan dan mendukung lebih banyak bahasa pemrograman dibandingkan MapReduce.

Reference:

1. What Is Apache Spark? - Buka