Kursus
Memahami Data Engineering
2 Hr
346.4K
Databricks adalah platform analitik terbuka untuk membangun, menerapkan, dan memelihara solusi data, analitik, dan AI dalam skala besar. Platform ini dibangun di atas Apache Spark dan terintegrasi dengan tiga penyedia cloud utama (AWS, Azure, atau GCP), memungkinkan kita mengelola dan menerapkan infrastruktur cloud atas nama kita sekaligus menawarkan aplikasi data science apa pun yang dapat Anda bayangkan.
Hari ini saya ingin mengajak Anda memahami pengantar komprehensif tentang Databricks, mencakup fitur inti, penerapan praktis, dan jalur belajar terstruktur untuk memulai. Mulai dari menyiapkan lingkungan hingga menguasai pemrosesan data, orkestrasi, dan visualisasi, Anda akan menemukan semua yang Anda butuhkan untuk mulai menggunakan Databricks.
Mengapa Belajar Databricks?
Mempelajari Databricks dan memiliki dasar yang kuat di dalamnya dapat memberikan beberapa keuntungan utama bagi Anda:
Fitur Utama Databricks
Databricks adalah platform komprehensif untuk rekayasa data, analitik, dan machine learning, yang menggabungkan lima fitur utama untuk meningkatkan skalabilitas, kolaborasi, dan efisiensi alur kerja.
Fitur utama Databricks. Gambar oleh Penulis.
Platform data terpadu
Databricks menggabungkan tiga alur kerja—data engineering, data science, dan machine learning—ke dalam satu platform. Ini semakin menyederhanakan pemrosesan data, pelatihan model, dan penerapan. Dengan menyatukan domain ini, Databricks mempercepat inisiatif AI, membantu bisnis mengubah data yang terkotak-kotak menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti sekaligus mendorong kolaborasi.
Integrasi Apache Spark
Apache Spark, kerangka komputasi terdistribusi terdepan, terintegrasi mendalam dengan Databricks. Hal ini memungkinkan Databricks menangani konfigurasi Spark secara otomatis. Dengan demikian, pengguna dapat fokus membangun solusi data tanpa memikirkan penyiapannya.
Selain itu, kekuatan pemrosesan terdistribusi Spark sangat ideal untuk tugas big data, dan Databricks meningkatkannya dengan keamanan, skalabilitas, dan optimisasi tingkat enterprise.
Delta Lake
Delta Lake adalah tulang punggung arsitektur Lakehouse milik Databricks, yang menambahkan fitur seperti transaksi ACID, penegakan skema, dan konsistensi data real-time. Ini memastikan keandalan dan akurasi data, menjadikan Delta Lake alat penting untuk mengelola data batch maupun streaming.
MLflow
MLflow adalah platform open-source untuk mengelola seluruh siklus hidup machine learning. Dari pelacakan eksperimen hingga pengelolaan penerapan model, MLflow menyederhanakan proses membangun dan mengoperasionalkan model ML.
Selain itu, dengan integrasi terbaru untuk alat AI generatif seperti OpenAI dan Hugging Face, MLflow memperluas kemampuannya untuk mencakup aplikasi mutakhir seperti chatbot, peringkasan dokumen, dan analisis sentimen.
Alat kolaborasi
Databricks mendorong kolaborasi melalui:
- Notebook Interaktif: Menggabungkan kode, markdown, dan visual untuk mendokumentasikan alur kerja dan berbagi wawasan secara mulus.
- Berbagi Real-Time: Berkolaborasi langsung di notebook untuk umpan balik instan dan kerja tim yang efisien.
- Fitur Version Control: Melacak perubahan dan berintegrasi dengan Git untuk manajemen proyek yang aman dan efisien.
Cara Mulai Belajar Databricks
Memulai dengan Databricks bisa jadi menarik sekaligus membingungkan. Karena itu, langkah pertama mempelajari teknologi baru adalah memahami tujuan Anda secara jelas—mengapa Anda ingin mempelajarinya dan bagaimana Anda berencana menggunakannya.
Tetapkan tujuan yang jelas
Sebelum terjun, tentukan apa yang ingin Anda capai dengan Databricks.
Apakah Anda ingin merampingkan pemrosesan big data sebagai data engineer? Atau Anda fokus memanfaatkan kemampuan ML-nya untuk membangun dan menerapkan model prediktif?
Dengan mendefinisikan tujuan utama, Anda dapat membuat rencana belajar yang terfokus. Berikut beberapa tips sesuai aspirasi utama Anda:
- Jika fokus Anda adalah data engineering, prioritaskan mempelajari alat Databricks untuk ingestion, transformasi, dan manajemen data, serta integrasinya yang mulus dengan Apache Spark dan Delta Lake.
- Jika fokus Anda adalah machine learning, fokuslah memahami MLflow untuk pelacakan eksperimen, manajemen model, dan penerapan, serta memanfaatkan dukungan bawaan platform untuk pustaka seperti TensorFlow dan PyTorch.
Mulai dari dasar:
Memulai dengan Databricks bisa lebih mudah dari yang Anda kira. Untuk itu, saya akan memandu Anda melalui pendekatan bertahap, sehingga Anda mudah mengenal hal-hal esensial platform ini.
Daftar gratis
Mulailah dengan membuat akun gratis di Databricks Community Edition, yang menyediakan akses ke fitur inti platform tanpa biaya. Edisi ini sempurna untuk eksplorasi langsung, memungkinkan Anda bereksperimen dengan Workspace, Cluster, dan Notebook tanpa memerlukan langganan berbayar.
Tangkapan layar tampilan utama pendaftaran Databricks. Gambar oleh Penulis
Setelah Anda mengisi detail, tampilan berikut akan muncul.
Tangkapan layar tampilan utama pendaftaran Databricks. Gambar oleh Penulis
Pada tahap ini, Anda akan diminta untuk menyiapkan penyedia cloud atau melanjutkan dengan Community Edition. Agar tetap sederhana, kita akan menggunakan Community Edition. Meskipun fiturnya lebih sedikit dibanding versi Enterprise, edisi ini ideal untuk kasus penggunaan kecil seperti tutorial dan tidak memerlukan penyiapan penyedia cloud.
Setelah memilih Community Edition, verifikasi alamat email Anda. Setelah terverifikasi, Anda akan disambut dengan dashboard utama seperti ini:
Tangkapan layar halaman utama Databricks. Gambar oleh Penulis
Mulai dari antarmuka
Setelah masuk, luangkan waktu untuk memahami tata letaknya. Sekilas, antarmukanya mungkin terlihat sederhana, tetapi setelah Anda menjelajah lebih jauh atau meningkatkan akun, Anda akan menemukan banyak fitur hebat:
- Workspaces: Tempat Anda mengatur proyek, notebook, dan file. Anggap ini sebagai pusat untuk semua pekerjaan Anda.
- Notebooks: Menulis dan menjalankan kode dalam berbagai bahasa pemrograman dalam satu notebook.
- Manajemen Cluster: Sekelompok mesin virtual yang menangani pemrosesan data. Ini menyediakan daya komputasi yang Anda perlukan untuk tugas seperti transformasi data dan machine learning.
- Manajemen Tabel: Mengatur dan menganalisis data terstruktur secara efisien.
- Pembuatan Dashboard: Membangun dashboard interaktif langsung di workspace untuk memvisualisasikan wawasan.
- Penyuntingan Kolaboratif: Bekerja pada notebook secara real-time bersama rekan tim untuk kolaborasi yang mulus.
- Version Control: Melacak perubahan notebook dan mengelola versi dengan mudah.
- Penjadwalan Job: Mengotomatisasi eksekusi notebook dan skrip pada interval tertentu untuk alur kerja yang lebih efisien.
Pelajari konsep inti
Databricks memiliki tiga konsep inti yang akan tetap mendasar bagi siapa pun yang ingin menguasainya:
- Cluster: Tulang punggung Databricks, cluster adalah lingkungan komputasi yang mengeksekusi kode Anda. Pelajari cara membuat, mengonfigurasi, dan mengelolanya sesuai kebutuhan pemrosesan Anda.
- Job: Otomatiskan tugas berulang dengan membuat job yang menjalankan notebook atau skrip Anda sesuai jadwal, sehingga alur kerja lebih efisien.
- Notebook: Dokumen interaktif tempat Anda menulis dan menjalankan kode, memvisualisasikan hasil, dan mendokumentasikan temuan. Notebook mendukung banyak bahasa seperti Python, SQL, dan Scala, sehingga serbaguna untuk berbagai tugas.
