Cara Mengolah Data Besar Menggunakan Python

Keterbatasan Dask:

• Perlu pengaturan sistem untuk memanfaatkan komputasi terdistribusi dengan optimal.
• Mungkin membutuhkan lebih banyak sumber daya sistem untuk memaksimalkan kinerja.

3. Analisis Data Besar dengan PySpark

PySpark adalah antarmuka Python untuk Apache Spark, platform komputasi terdistribusi yang kuat yang dapat menangani pengolahan data besar dalam skala yang sangat besar, bahkan di seluruh kluster komputer. PySpark sangat cocok untuk pemrosesan data terdistribusi dan analisis data besar dalam jumlah masif.

Keunggulan PySpark:

• Pemrosesan data besar dengan distribusi komputasi di kluster.
• Dapat menangani berbagai jenis data, dari data terstruktur hingga tidak terstruktur.
• Mendukung pemrosesan real-time dan batch, serta analisis data yang sangat besar secara efisien.

Keterbatasan PySpark:

• Instalasi dan konfigurasi lebih kompleks berbanding Pandas atau Dask.
• Memerlukan pengaturan sistem terdistribusi untuk kinerja terbaik.

 

Baca juga: Aplikasi Sukses Lauching Berkat Sertifikasi Project Manager

 

Kesimpulan

Di era transformasi digital, volume data yang dihasilkan setiap detik terus meningkat. Data besar, atau Big Data, menjadi aset berharga bagi bisnis dan organisasi yang ingin mendapatkan wawasan mendalam dari informasi yang mereka miliki. Namun, mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar membutuhkan alat dan metode yang efisien.