Apa itu Apache Spark?
Apache Spark adalah mesin analisis terpadu untuk pemrosesan data berskala besar dengan modul bawaan untuk SQL, streaming, machine learning, dan pemrosesan grafik. Spark dapat berjalan di Apache Hadoop, Kubernetes, secara mandiri, di cloud, dan pada beragam sumber data. Spark menyediakan API yang lengkap di Java, Scala, Python (PySpark), dan R, sehingga dapat diakses oleh berbagai developer dan data scientist.
Di Google Cloud, Apache Spark diubah menjadi platform "Data-to-AI". Dengan memanfaatkan opsi serverless dan peningkatan performa yang inovatif seperti Lightning Engine, Google Cloud mengatasi masalah "biaya penyesuaian" yang terkait dengan deployment Spark tradisional. Integrasi mendalam ke dalam platform data dan AI terpadu memungkinkan pengguna beralih dari data mentah ke tindakan berbasis AI lebih cepat dari sebelumnya.
Apache Spark versus Apache Hadoop
Salah satu pertanyaan umum adalah kapan menggunakan Apache Spark versus Apache Hadoop? Meskipun Hadoop digunakan terutama untuk operasi yang membutuhkan banyak disk dengan paradigma MapReduce, Spark adalah arsitektur pemrosesan dalam memori yang lebih fleksibel dan sering kali lebih mahal. Spark adalah mesin komputasi cluster cepat untuk tujuan umum yang dapat di-deploy di cluster Hadoop atau mode mandiri. Memahami fitur masing-masing sistem akan memandu Anda memutuskan kapan harus menerapkan fitur tersebut berdasarkan persyaratan latensi dan memori workload Anda.
Ekosistem dan komponen Apache Spark
Ekosistem Spark mencakup lima komponen utama, yang masing-masing ditingkatkan oleh infrastruktur Google Cloud:
- Spark Core: Mesin eksekusi dasar yang mengelola pengiriman tugas dan I/O yang terdistribusi. Spark memperkenalkan Resilient Distributed Datasets (RDD), yakni kumpulan objek terdistribusi yang tidak dapat diubah dan diproses secara paralel dengan fault tolerance.
- Spark SQL: Modul yang digunakan untuk bekerja dengan data terstruktur menggunakan DataFrames. Google Cloud semakin mempercepat operasi ini melalui Lightning Engine, yang memberikan peningkatan kecepatan signifikan tanpa perlu penyesuaian manual.
- Spark Streaming: Memungkinkan solusi streaming yang skalabel dan fault-tolerant untuk tugas batch dan real-time.
- MLlib: Library machine learning yang skalabel. Saat digabungkan dengan Vertex AI, alur kerja MLlib dapat diintegrasikan dengan lancar ke pipeline MLOps, dan pengembangan dapat ditingkatkan dengan Gemini untuk coding dan pemecahan masalah.
- GraphX: API untuk komputasi grafik dan paralel grafik.
Nilai unik untuk Data Scientist dan Engineer
Google Cloud menyediakan lingkungan khusus yang memenuhi kebutuhan unik para profesional data:
- Pengembangan terintegrasi di BigQuery Studio: Data scientist dapat menulis dan mengeksekusi kode Spark langsung di notebook BigQuery Studio. Hal ini memberikan pengalaman terpadu di Spark dan BigQuery menggunakan satu layanan metadata yang dapat dikueri.
- Produktivitas yang dibantu AI dengan Gemini: Manfaatkan Gemini untuk membantu seluruh siklus proses, mulai dari pengembangan dan deployment hingga pemantauan dan pemecahan masalah tugas PySpark yang kompleks.
- Eksekusi serverless tanpa pengoperasian: Menghilangkan beban operasional pengelolaan cluster. Dengan Serverless Spark, Anda dapat mengirimkan satu perintah dan membiarkan Google menangani sisanya, sehingga tidak ada cluster yang perlu dibuat, dikonfigurasi, atau dikelola.
- Tata kelola terpadu: Gunakan Dataplex Universal Catalog untuk mengelola tata kelola data dan AI, yang menyediakan semantik untuk agen, dan memastikan siklus proses data yang konsisten dari penyerapan hingga insight berbasis AI.
Produk dan layanan terkait
Meskipun Apache Spark adalah framework open source, Google Cloud menawarkan serangkaian alat yang mengotomatiskan, mempercepat, dan mengatur workload Spark Anda:
Serverless Spark (Dataproc)Layanan serverless Spark pihak pertama yang pertama di industri, cocok untuk layanan tanpa pengoperasian, ETL, data science, dan analisis interaktif.
DataprocJalankan cluster Apache Spark terkelola dengan kontrol penuh atas konfigurasi. Disempurnakan dengan Lightning Engine untuk performa Spark yang lebih cepat.
BigQueryPlatform data ke AI otonom berperforma tinggi dan serverless yang mengintegrasikan Spark untuk analisis terpadu.
BigLakeMenyediakan tabel Apache Iceberg yang terkelola sepenuhnya dengan interoperabilitas di seluruh BigQuery dan mesin open source seperti Spark untuk mempercepat streaming dan kasus penggunaan AI.
Lightning EngineMesin pemrosesan yang tersedia di 'Serverless' dan Dataproc untuk mempercepat workload.
Dataplex Universal CatalogKatalog terpadu untuk data dan AI yang menyediakan tata kelola dan konsistensi semantik di seluruh data lakehouse Anda.
Referensi lainnya
- Dokumentasi Dataproc Serverless untuk Apache Spark: Panduan resmi untuk menjalankan batch Spark dan sesi interaktif tanpa mengelola infrastruktur.
- Menjalankan Spark di BigQuery Studio: Panduan khusus untuk data scientist tentang cara menulis dan mengeksekusi kode PySpark langsung di dalam ruang kerja BigQuery.
- Panduan Apache Iceberg di Google Cloud: Petunjuk mendetail tentang cara mengonfigurasi dan menggunakan format tabel Apache Iceberg dengan Spark dan BigLake.
- Konektor BigQuery Spark (GitHub): Dokumentasi dan repositori resmi yang dapat diakses publik untuk konektor open source yang dikembangkan oleh Google.
- Blog Google Cloud: Mempercepat Spark dengan Lightning Engine: Artikel teknis dan tolok ukur performa yang menunjukkan dampak nyata dari peningkatan performa kami.
Langkah selanjutnya
Mulailah membangun solusi di Google Cloud dengan kredit gratis senilai $300 dan lebih dari 20 produk yang selalu gratis.
Perlu bantuan untuk memulai?
Hubungi bagian penjualanBekerja sama dengan partner tepercaya
Temukan partnerLanjutkan menjelajah
Lihat semua produk
