Saat ini, hampir semua perusahaan yang menerapkan teknologi informasi atau TI memiliki Big Data. Big Data pada perusahaan Anda perlu dikelola dan dianalisis dengan baik.
Banyak tools atau software pendukung yang dapat digunakan untuk mempermudah pengelolaan Big Data. Salah satu tools yang populer untuk menganalisis Big Data adalah Apache Spark.
Lebih dekat dengan Apache Spark
Apache Spark merupakan tools atau perangka lunak yang digunakan untuk analisis terpadu pada data dalam jumlah yang sangat besar, meluputi Big Data dan Machine Learning.
Detailnya, Apache Spark disebut sebagai engine atau perangkat lunak untuk memproses data dalam skala besar secara in-memory.
Selain itu, Apache Spark juga dilengkapi dengan API untuk memudahkan pekerjaan Big Data yang membutuhkan perulangan akses yang cepat terhadap data yang diproses, seperti sreaming, machine learning, mauoun SQL secara efisien.
Kelebihan Apache Spark
1. Lebih cepat
Apache Spark mampu bekerja 100 kali lebih cepat dibandingkan Hadoop. Hal ini berkat penggunaan state-of-the-art DAG scheduler, query optimizer, dan physical execution engine,
Apache Spark bekerja dengan performa yang tinggi, baik dalam hal pemrosesan data secara batch maupun streaming.
2. Mudah digunakan
Apache Spark bisa bekerja dengan menggunakan bahasa pemrograman Java, Scala, Python, R, dan SQL. Spark menyediakan lebih dari 80 operator tingkat tinggi yang mampu memudahkan developer dalam membangun aplikasi secara parallel.
3. Cakupan luas
Apache Spark memiliki cakupan yang luas, dimana Spark menggabungkan SQL, streaming, dan analytics yang kompleks. Spark juga menyediakan berbagai library perangkat lunak seperti SQL dan DataFrames, MLib untuk machine learning, GraphX, dan Spark Streaming. Developer bisa menggabungkan semua library dengan mudah dalam satu aplikasi yang sama.
4. Multiplatform
Apache Spark bisa dijalankan di Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, dengan mode standalone maupun cluster, atau di platform cloud sekalipun. Spark dapat mengakses berbagai tipe resources seperti HDFS, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, dan berbagai sumber data lainnya.
