Sistem Apache Spark merupakan proyeksi yang berguna untuk melakukan pemrosesan big data. Hal tersebut dikarenakan Spark sudah teruji kemampuannya dalam proses data parallelism serta fault tolerance.
Yang mana kemampuan sistem akan tetap berjalan normal meskipun mengalami gangguan pada salah satu komponennya. Secara umum fault tolerance bisa diraih dengan memakai dua server.
Salah satu servernya digunakan sebagai server utama, sedangkan yang lainnya dipakai sebagai server cadangan. Maksudnya adalah ketika terjadi gangguan pada server utama maka server cadangan dapat melakukan backup.
Selain itu data parallelism adalah suatu kemampuan sistem dalam mereplikasi suatu data di beberapa server. Sehingga memungkinkan satu operasi pada beberapa subset dataset yang sama dan berada pada server terpisah.
Hal tersebut menyebabkan proses big data menjadi lebih cepat. Nah, pada artikel berikut ini akan membahas mengenai sistem Apache Spark.
Mengenal Apa Itu Sistem Apache Spark?
Apache Spark merupakan suatu teknologi komputasi clustering yang dirancang dengan sangat cepat. Berguna sebagai pelengkap kebutuhan yang membutuhkan penanganan cepat seperti big data dan machine learning.
Sistem ini memiliki fitur andalan yakni mengumpulkan memori yang bisa membantu meningkatkan kecepatan pemrosesan aplikasi. Spark memang dirancang untuk meminimalisir beban kerja.
Misalnya seperti proses aplikasi, algoritma berulang, query interaktif, dan transmisi. Selain itu Spark juga mendukung berbagai beban kerja di dalam setiap sistem. Fitur Apache Spark juga bisa mengurangi beban maintenance management.
Sistem Apache Spark menggunakan 3 teknologi untuk menunjang proses analisa big data. Berikut ini teknologinya yang digunakan.
- Distributed, yakni suatu processing system yang ada pada Spark. Sehingga memungkinkan bisa untuk menggunakan satu atau lebih server saat pemrosesan data secara paralel;
- In memory caching, yang mana Spark memakai RAM dan memanfaatkan caching supaya proses pengolahan data menjadi lebih cepat;
- Optimized Query Execution.
Hal tersebutlah yang menyebabkan Spark tidak berjalan pada disk drive melainkan berjalan pada RAM agar bisa mencapai performa analitik tinggi.
Kemampuan Apache Spark
Berikut ini kami rangkum beberapa kemampuan dari Apache Spark yang bisa Anda manfaatkan. Yuk, simak ulasan berikut.
- Kemampuan Apache Spark sebagai data science serta menyediakan abstraksi yang membuat prosesnya jadi semakin mudah. Selain itu para data science juga sering menggunakan machine learning;
- Spark memiliki kemampuan untuk menempatkan data-data yang diproses oleh cache memory. Serta berperan sangat besar untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan data;
- Kemampuannya menjadi suatu engine yang ideal untuk mengimplementasikan algoritma-algoritma machine learning. Selain itu Spark juga menyediakan perpustakaan perangkat lunak seperti Mllib untuk teknik data science yang sudah umum.
Cara Kerja Sistem Apache Spark
Dalam hal ini Apache Spark akan mengontrol semua metode data pada berbagai repository. Contohnya seperti Hadoop Distributed Classification System (HDFS), NoSQL Database, dan penyimpanan data relatif seperti Apache Hive.
Dalam hal ini Spark juga akan mengelola memori pendukung untuk membantu proses yang sedang berjalan. Misalnya seperti analisis data Spark yang akan membagi semua proses ke dalam memori pendukung.
Sehingga hal tersebut bisa membantu untuk memaksimalkan kinerja sistem. Selain itu Spark Core sendiri terdiri dari beberapa perpustakaan pendukung. Dan kunci utama atau inti dari Spark engine adalah sebagai distributed execution engine dan API Java.
Selanjutnya Scala maupun Python pada Library tambahan akan berjalan di atas Spark Core. Yang mana melakukan berbagai proses seperti streaming dan machine learning.
Komponen Utama yang Ada di Dalam Apache Spark
Pada Apache Spark terdapat komponen utama yang menjadi penyokong pada saat pemrosesan big data. Yang mana keempat komponen tersebut saling terhubung satu sama lainnya. Komponen tersebut adalah sebagai berikut.
1. Spark SQL
Merupakan komponen Spark yang dikhususkan untuk melakukan komputasi atas data yang sudah terstruktur. SQL yang ada pada Spark ini memiliki aturan. Serta identik dengan SQL yang digunakan pada Relational Database Management System (RDMS).
2. Spark Streaming
Merupakan komponen Spark yang berguna dalam pemrosesan data stream. Sedangkan data stream sendiri merupakan data yang secara berkelanjutan masuk ke dalam suatu sistem.
Terdapat beberapa sumber data yang bisa diproses oleh Spark Streaming yang diantaranya ialah kafka, flume, HDFS. Selanjutnya data hasil olahan tersebut disimpan pada database atau bisa juga langsung tampil pada dashboard secara live.
3. MLlib (Machine Learning)
Sistem Apache Spark memiliki perpustakaan khusus yang berguna untuk machine learning. Perpustakaan tersebut memiliki berbagai macam koleksi tools/plugin/library yang bisa digunakan sebagai suatu proses algoritma clustering, klasifikasi, dan sebagainya.
4. GraphX
Yakni sebagai suatu komponen Spark yang berguna dalam melakukan manipulasi data dan berasal dari database. Komputasi pada graph database dikenal dengan sebutan GraphX. Dalam hal ini meliputi proses (Extract, Transform, dan Loading).
5. Spark Core
Merupakan komponen penting tambahan yang berperan sebagai execution engine. Berguna sebagai backbone atas komponen-komponen lainnya.
Kelebihan dari Apache Spark
Sebagai salah satu perangkat lunak yang berguna untuk memproses data dalam jumlah skala besar, Apache Spark memiliki sejumlah kelebihan, beberapa kelebihan tersebut adalah seperti berikut ini.
1. Kecepatan dalam Melakukan Pemrosesan Data.
Hal ini karena adanya komponen Resilient Distributed Dataset (RDD). Sehingga memungkinkan Spark bisa membaca serta menulis data dengan cepat. Bahkan beberapa sumber menyatakan bahwa Spark bisa membaca dan menulis data 100 kali lebih cepat daripada Apache Hadoop.
2. Fleksibel
Ada beberapa macam bahasa pemrograman. Dalam hal ini Spark menyadari akan kondisi tersebut sehingga memberikan dukungan dalam bentuk 3 bahasa pemrograman. Yaitu Java, Python, dan Scala.
Selain itu ada lebih dari 80 operator tingkat tinggi yang bisa memudahkan pengembang dalam membangun aplikasi secara paralel, serta bisa juga dijalankan dimana saja.
Seperti di Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, dan metode standalone maupun cluster, pada dasarnya Spark bisa mengakses berbagai tipe sumber data.
3. Realtime Processing
Dalam hal ini Spark melakukan pemrosesan data secara realtime (seconds/millisecond).
4. Memiliki Cangkupan yang Luas
Dalam hal ini Apache Spark menggabungkan SQL dan DataFrames, MLlib untuk machine learning, GraphX dan juga Spark Streaming. Bahkan pengembang aplikasi juga bisa menggabungkan semua perpustakaan dalam satu aplikasi yang sama.
Beberapa Perusahaan Besar yang Menggunakan Apache Spark
Kemampuan dan keunggulan yang dimiliki Apache Spark membuat perusahaan besar melirik untuk memanfaatkannya. Dalam hal ini sistem Apache Spark sudah dimanfaatkan oleh beberapa perusahaan besar seperti berikut ini.
- Amazon;
- Alibaba Taobao;
- Baidu;
- Ebay Inc;
- Trip Advisor;
- NTT DATA;
- Yahoo!;
- Stanford Dawn;
- Simba Technologies;
- Nokia Network and Solutions;
- IBM Almaden;
- Hitachi Solutions.
Sejak peluncurannya, sistem Apache Spark dengan cepat diadopsi oleh perusahaan-perusahaan besar di berbagai bidang industri, fungsi dan kegunaan daripadanya memang sangat dibutuhkan.
Nah itulah beberapa informasi terkait dengan Apache Spark. Semoga bermanfaat.
Baca Juga : Apache vs Nginx: Mana yang Lebih Baik?
