Tidak perlu diragukan lagi jika Spark merupakan proyek paling sukses yang pernah dikerjakan oleh Apache Software Foundation. Apache Spark sendiri merupakan kerangka kerja komputasi yang dirancang untuk mempercepat komputasi. Oleh karena itu, muncul Spark SQL sebagai tuntunan untuk menggunakan Spark.
Spark SQL adalah modul yang ditujukan untuk memahami pemrosesan data secara struktural yang terbentuk di dalam inti dari Apache Spark. Bagi yang sudah familiar menggunakan RDBMS, menggunakan Spark SQL tidaklah terlalu sulit dibanding RDBMS yang mana memungkinkan penggunanya untuk memperluas batas-batas pemrosesan data.
Untuk lebih dalam dan jelas mengetahui alat satu ini, mari simak penjelasan selengkapnya di bawah ini!
Apa peranan dan pentingnya Spark SQL?
Spark SQL awalnya dibuat sebagai Apache Hive yang berguna untuk menjalankan Spark, dan kini kegunaannya berkembang justru menjadi alat yang dibangun untuk mengatasi kelemahan Apache Hive dan menggantikannya. Selain itu, Spark SQL juga berguna untuk beberapa hal berikut:
- Sumber DataFrame API yaitu kumpulan pustaka untuk bekerja dengan tabel data.
- DataFrame API yaitu membantu menentukan Frame Data yang berisi baris dan kolom.
- Catalyst Optimizer yang merupakan kerangka kerja optimasi yang diperluas dengan A SQL Engine dan Command Line Interface. Catalyst sendiri merupakan modul pustaka yang dibuat dengan berdasarkan perintah sistem.
Spark SQL memiliki beberapa fitur yang dapat membantu dalam bahasa pemrograman - EKRUT
Fitur-fitur di dalam Spark SQL yang perlu diketahui
Spark SQL memiliki fitur-fitur yang dapat membantu dalam bahasa pemrograman, beberapa hal berikut merupakan contohnya.
1. Integrasi dengan Spark
Spark SQL terintegrasi dengan program Spark yang membiarkan penggunanya untuk meminta data terstruktur dari program-program Spark dengan menggunakan SQL atau DataFrame API. Fungsi ini dapat digunakan untuk Java, Scala, Python, dan R.
2. Penyeragaman akses data
DataFrame dan SQL dapat membantu dan mendukung cara untuk mengakses berbagai sumber data seperti Hive Avro, Parket, ORC, JSON, dan JDBC. Lalu, SQL dapat membantu menggabungkan data di seluruh sumber ini dan sangat membantu untuk mengakomodasi keperluan pengguna.
3. Kompatibilitas dengan Hive
Spark SQL menjalankan query Hive yang tidak termodifikasi pada data saat ini. Alat ini menulis ulang frontend dari Hive dan meta store sehingga memungkinkan untuk melakukan kompatibilitas penuh dengan Hive data, queries, dan UDF saat ini.
4. Konektivitas standar dengan alat bisnis intelegen
SQL mampu memberikan koneksi melalui JDBC atau ODBC, yaitu industri yang memberikan konektivitas untuk alat bisnis intelegen.
Kinerja dan skala spark sql
Spark SQL menggabungkan alat optimasi yang berbasis biaya, generator coding, dan penyimpanan columnar untuk membuat kueri yang dapat digunakan untuk menghitung ribuan node. Alat ini juga menggunakan informasi ekstra untuk menyajikan dan menayangkan optimisasinya.
5. Fungsi buatan pengguna
Alat ini juga memiliki fungsi UDF (User-Defined Functions) yang saling terintegrasi. UDF sendiri merupakan fitur Spark SQL yang digunakan untuk mendefinisikan fungsi baru yang berupa kolom sehingga mampu memperluas kosakata DSL dari SQL dan dapat mentransformasikan set data.
Berdasarkan beberapa hal di atas, dapat disimpulkan bahwa Spark SQL adalah modul multi fungsi yang kegunaan utamanya adalah untuk memproses data struktural. Alat ini sangat penting dalam digunakan bersamaan dengan Aplikasi Apache Spark.
Jadi, jika kamu menggunakan Apache Spark, jangan lupa untuk kuasai Spark SQL, ya!
Rekomendasi bacaan:
- 5 Data analytics tools terbaik sesuai kebutuhanmu
- 5 Buku visualisasi data terbaik dari level pemula hingga profesional
- Manfaatkan data analytics untuk kembangkan bisnis!
Sumber:
- edureka.com
- simplilearn.com
- intellipaat.com
