Training Big Data: Arsitektur Hadoop & Pemrosesan Cepat dengan Apache Spark

Volume data di perusahaan Anda tumbuh secara eksponensial, namun kemampuan sistem Anda untuk memprosesnya tidak. Query yang dulu berjalan dalam hitungan menit kini memakan waktu berjam-jam. Mengintegrasikan data tidak terstruktur terasa mustahil. Anda tahu sudah waktunya untuk beralih ke arsitektur Big Data, tetapi bingung harus mulai dari mana di tengah ekosistem tools yang begitu luas.

Training Big Data & Hadoop Ecosystem dari SAINSTARA adalah lokakarya teknis yang dirancang untuk memandu Anda, para praktisi data, dalam merancang dan membangun fondasi data yang scalable untuk masa depan.

Mengapa Arsitektur Data Anda Saat Ini Tidak Lagi Cukup?

Sistem manajemen data tradisional tidak dirancang untuk era 3V (Volume, Velocity, Variety). Terus mengandalkannya berarti Anda akan selalu berhadapan dengan:

• Batas Skalabilitas: Sistem single-server memiliki batas fisik. Anda tidak bisa terus-menerus menambah RAM atau CPU (scale-up). Anda perlu strategi scale-out.
• Performa Query yang Degradatif: Semakin besar data, semakin lambat query berjalan, melumpuhkan kemampuan tim analis untuk mendapatkan wawasan dengan cepat.
• Kesulitan Mengolah Data Tidak Terstruktur: Data berharga dari log server, media sosial, atau sensor IoT tidak dapat diproses secara efisien oleh database relasional.
• Kompleksitas Manajemen Cluster: Memilih, mengintegrasikan, dan memelihara tools yang tepat dari ekosistem Big Data bisa sangat membingungkan tanpa panduan yang jelas.

Mekanisme Training Big Data: Membangun Pipeline Big Data End-to-End

Pelatihan ini akan membedah komponen-komponen paling krusial dalam arsitektur Big Data modern dan bagaimana mereka saling melengkapi:

1. Penyimpanan Terdistribusi dengan HDFS: Memahami fondasi Hadoop, Hadoop Distributed File System, yang memungkinkan Anda menyimpan dataset berukuran petabyte di atas cluster server komoditas.
2. Manajemen Sumber Daya dengan YARN: Mempelajari cara kerja YARN (Yet Another Resource Negotiator) sebagai “sistem operasi” cluster Hadoop yang mengalokasikan sumber daya komputasi.
3. Data Warehousing Skala Besar dengan Apache Hive: Belajar bagaimana Anda bisa tetap menggunakan sintaks mirip SQL untuk melakukan query pada data masif yang tersimpan di HDFS.
4. Pemrosesan In-Memory Berkecepatan Tinggi dengan Apache Spark: Ini adalah game-changer. Anda akan menguasai Spark sebagai mesin pemrosesan modern yang berjalan hingga 100x lebih cepat dari MapReduce, ideal untuk analisis interaktif dan machine learning.

Hasil Konkret yang Akan Anda Kuasai

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, Anda akan mampu:

• Merancang arsitektur Big Data yang scalable dan andal.
• Melakukan ingesti data dari berbagai sumber ke dalam HDFS.
• Menulis query Hive (HiveQL) yang efisien untuk analisis data skala besar.
• Mengembangkan aplikasi pemrosesan data menggunakan Spark (Spark SQL, DataFrames).
• Memahami secara jernih kapan harus menggunakan MapReduce, Hive, atau Spark untuk kasus penggunaan yang berbeda.
• Mengelola dan memonitor job dasar pada cluster Hadoop.

Kurikulum Teknis & Sesi Hands-On

Pelatihan ini sarat dengan praktik di lingkungan cluster yang telah kami siapkan.

Hari 1: Fondasi Hadoop & Data Warehousing

• Prinsip Big Data & Arsitektur Ekosistem Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce).
• Hands-on Lab: Berinteraksi dengan HDFS dan Menjalankan Job MapReduce Sederhana.
• Deep Dive: Arsitektur Apache Hive dan Hive Query Language (HiveQL).
• Hands-on Lab: Membuat Tabel, Memuat Data, dan Melakukan Query Analitis dengan Hive.

Hari 2: Pemrosesan Cepat dengan Apache Spark

• Pengantar Apache Spark: Mengapa Spark Mengubah Dunia Big Data.
• Arsitektur Spark & Konsep Inti (RDDs, DataFrames, Spark SQL).
• Hands-on Lab: Analisis Data Interaktif dengan Spark Shell dan Jupyter Notebook.
• Proyek Mini: Membangun Pipeline ETL (Extract, Transform, Load) Sederhana Menggunakan Spark untuk Memproses Data Log.

Siapa Saja yang Wajib Mengikuti Pelatihan Ini?

Pelatihan ini dirancang untuk para profesional teknis yang siap menangani tantangan data skala besar:

• Data Engineer dan Arsitek TI
• Data Scientist dan Analis Data Senior
• Backend Developer yang bekerja dengan data pipeline.
• Administrator Sistem yang akan mengelola cluster Hadoop.

Jawaban Atas Keraguan Anda (FAQ)

Apa perbedaan utama antara Hadoop (MapReduce) dan Spark? Hadoop MapReduce memproses data di disk, yang membuatnya andal tetapi lebih lambat. Spark memproses data di memori (RAM), yang membuatnya jauh lebih cepat dan ideal untuk analisis interaktif dan algoritma iteratif (machine learning). Spark tidak menggantikan HDFS (penyimpanan Hadoop), melainkan berjalan di atasnya sebagai mesin pemrosesan yang superior.

Apakah saya perlu menjadi programmer ahli untuk mengikuti pelatihan ini? Anda diharapkan memiliki pemahaman yang baik tentang setidaknya satu bahasa pemrograman (idealnya Python atau Java/Scala) dan familiar dengan konsep database dan SQL. Pelatihan ini berfokus pada arsitektur dan penggunaan tools, bukan pada dasar-dasar pemrograman.

Bagaimana pelatihan ini berhubungan dengan Pelatihan Cloud Computing? Sangat erat. Sebagian besar implementasi Big Data modern dijalankan di atas cloud. Pelatihan ini mengajarkan Anda “apa” yang harus dijalankan (arsitektur Hadoop/Spark), sementara pelatihan cloud mengajarkan “di mana” menjalankannya (misalnya, menggunakan layanan seperti Amazon EMR, Azure HDInsight, atau Google Dataproc).

Kredensial & Pengalaman Instruktur Kami

Pelatihan Anda akan dipandu oleh seorang Senior Big Data Architect dengan sertifikasi Cloudera/Hortonworks dan pengalaman lebih dari 10 tahun dalam merancang, membangun, dan mengoptimalkan data lake dan pipeline pemrosesan data untuk perusahaan telekomunikasi dan perbankan terkemuka.

Lengkapi Ekosistem Big Data Anda:

Arsitektur Big Data yang andal adalah fondasi untuk inisiatif berbasis data yang lebih canggih.

• Gunakan data yang telah Anda proses untuk membangun model prediktif dalam Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (Machine Learning).
• Olah data di cluster Anda menggunakan bahasa standar industri dengan Python for Data Science & Automation.
• Pahami bagaimana Big Data menjadi pilar utama dalam Data Analytics dan Business Intelligence untuk Pengambilan Keputusan.

Program Bimbingan Teknis SAINSTARA: Solusi Komprehensif untuk Peningkatan Teknologi Informasi  yang Berkualitas

Metode Training

• Presentation;
• Discussion;
• Case Study;
• Evaluation;
• Pre test & Post Test

Pendekatan Praktis dan Aplikatif

Setiap sesi pelatihan dirancang dengan pendekatan hands-on yang memungkinkan peserta untuk langsung mempraktikkan materi dengan kasus nyata dari lingkungan kerja mereka.

LOKASI PELAKSANAAN 77 KOTA DI INDONESIA

• Yogyakarta ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Jakarta ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Bandung ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Bali ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Surabaya ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Malang ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Samarinda ( Setiap Minggu Pelaksanaan )
• Balikpapan
• Makassar
• Batam
• Semarang
• Manado
• Jayapura
• Sorong
• Medan
• Dst

Catatan : Apabila perusahaan membutuhkan paket in house training, anggaran investasi pelatihan dapat menyesuaikan dengan anggaran perusahaan Dan Kota Pelaksanaan

Benefit Apa Saja yang Didapatkan Peserta

• FREE Airport pickup service (Gratis Antar jemput Hotel/Bandara)
• FREE Transportasi Peserta ke tempat pelatihan (By Request)
• Module / Handout
• FREE Flashdisk
• Sertifikat
• FREE Bag or backpack (Tas Training) Dan Jaket
• Training Kit (Dokumentasi photo, Blocknote, ATK, etc)
• 2x Coffee Break & 1 Lunch, Dinner
• FREE Souvenir Exclusive

INFORMASI PENDAFTARAN DAPAT MENGHUBUNGI ADMIN KAMI

Hubungi SAINSTARA sekarang melalui WhatsApp untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran Program Bimbingan Teknis. Tingkatkan kompetensi Anda bersama konsultan profesional terpercaya!

Klik tombol WhatsApp di bawah ini untuk mendapatkan informasi lengkap dan penawaran khusus.

• SYAHRUL : 0812 3459 6457