Menjelajahi penggunaan bahasa pemrograman Python untuk rekayasa data

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di seluruh dunia. Ini sering menempati peringkat tinggi dalam survei — misalnya, mengklaim tempat pertama dalam indeks Popularitas Bahasa Pemrograman dan menempati urutan kedua dalam indeks TIOBE.

Fokus utama Python tidak pernah pengembangan web. Namun, beberapa tahun yang lalu, para insinyur perangkat lunak menyadari potensi Python yang dimiliki untuk tujuan khusus ini dan bahasa tersebut mengalami lonjakan popularitas yang besar.

Tetapi insinyur data juga tidak dapat melakukan pekerjaan mereka tanpa Python. Karena mereka sangat bergantung pada bahasa pemrograman, sekarang sama pentingnya untuk membahas bagaimana menggunakan Python dapat membuat beban kerja insinyur data lebih mudah dikelola dan efisien.

Penyedia platform cloud menggunakan Python untuk mengimplementasikan dan mengontrol layanan mereka

Tantangan run-of-the-mill yang dihadapi para insinyur data tidak berbeda dengan yang dialami oleh para ilmuwan data. Pengolahan data dalam berbagai bentuknya menjadi fokus utama perhatian kedua profesi ini. Namun, dari perspektif rekayasa data, kami lebih berkonsentrasi pada proses industri, seperti pekerjaan ETL (extract-transform-load) dan jalur pipa data. Mereka harus dibangun dengan kuat, dapat diandalkan, dan layak untuk digunakan.

Prinsip komputasi tanpa server memungkinkan untuk memicu proses ETL data sesuai permintaan. Setelah itu, infrastruktur pemrosesan fisik dapat digunakan bersama oleh pengguna. Ini akan memungkinkan mereka untuk meningkatkan biaya dan akibatnya, mengurangi biaya manajemen ke tingkat minimum.

Python didukung oleh layanan komputasi tanpa server dari platform terkemuka, termasuk AWS Lambda Functions, Azure Functions, dan GCP Cloud Functions..

Komputasi paralel, pada gilirannya, dibutuhkan untuk tugas-tugas ETL yang lebih ‘berat’ yang berkaitan dengan isu-isu mengenai data besar. Memisahkan alur kerja transformasi di antara beberapa node pekerja pada dasarnya adalah satu-satunya cara yang layak dari segi memori dan waktu untuk mencapai tujuan.

Pembungkus Python untuk mesin Spark bernama ‘PySpark’ sangat ideal karena didukung oleh AWS Elastic MapReduce (EMR), Dataproc untuk GCP, dan HDInsight. Sejauh menyangkut pengendalian dan pengelolaan sumber daya di cloud, Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) yang sesuai diekspos untuk setiap platform. Application Programming Interfaces (API) digunakan saat melakukan pemicuan pekerjaan atau pengambilan data.

Python akibatnya digunakan di semua platform komputasi awan. Bahasa ini berguna saat melakukan pekerjaan seorang insinyur data, yaitu menyiapkan jalur pipa data bersama dengan pekerjaan ETL untuk memulihkan data dari berbagai sumber (penyerapan), memproses/menggabungkannya (transformasi), dan secara meyakinkan memungkinkannya tersedia untuk pengguna akhir .

Menggunakan Python untuk penyerapan data

Data bisnis berasal dari sejumlah sumber seperti database (baik SQL dan noSQL), file datar (misalnya, CSV), file lain yang digunakan oleh perusahaan (misalnya, spreadsheet), sistem eksternal, dokumen web, dan API.

Penerimaan luas Python sebagai bahasa pemrograman menghasilkan banyak perpustakaan dan modul. Salah satu perpustakaan yang sangat menarik adalah Pandas. Ini menarik mengingat ia memiliki kemampuan untuk memungkinkan pembacaan data menjadi “DataFrames”. Ini dapat terjadi dari berbagai format yang berbeda, seperti CSV, TSV, JSON, XML, HTML, LaTeX, SQL, Microsoft, spreadsheet terbuka, dan format biner lainnya (yang merupakan hasil dari ekspor sistem bisnis yang berbeda).

Pandas didasarkan pada paket ilmiah dan perhitungan lainnya yang dioptimalkan, menawarkan antarmuka pemrograman yang kaya dengan panel besar fungsi yang diperlukan untuk memproses dan mengubah data secara andal dan efisien. AWS Labs mengelola pustaka aws-data-wrangler bernama “Pandas di AWS” yang digunakan untuk memelihara operasi DataFrame yang terkenal di AWS.

Menggunakan PySpark untuk komputasi Paralel

Apache Spark adalah mesin sumber terbuka yang digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar yang mengontrol prinsip komputasi paralel dengan cara yang sangat efisien dan toleran terhadap kesalahan. Meskipun awalnya diimplementasikan di Scala dan secara native mendukung bahasa ini, sekarang menjadi antarmuka yang digunakan secara universal di Python: PySpark mendukung sebagian besar fitur Spark, ini termasuk Spark SQL, DataFrame, Streaming, MLlib (Machine Learning), dan Spark Core. Ini membuat pengembangan pekerjaan ETL lebih mudah bagi para ahli Panda.

Semua platform komputasi awan yang disebutkan di atas dapat digunakan dengan PySpark: Elastic MapReduce (EMR), Dataproc, dan HDInsight untuk AWS, GCP, dan Azure, masing-masing.

Selain itu, pengguna dapat menautkan Notebook Jupyter mereka untuk menyertai pengembangan kode Python pemrosesan terdistribusi, misalnya dengan Notebook EMR yang didukung secara native di AWS.

PySpark adalah platform yang berguna untuk merombak dan menggabungkan kelompok besar data. Akibatnya, ini membuatnya lebih mudah untuk dikonsumsi oleh pengguna akhir, termasuk analis bisnis, misalnya.

Menggunakan Apache Airflow untuk penjadwalan pekerjaan

Dengan memiliki alat berbasis Python yang terkenal dalam sistem on-premise, penyedia cloud termotivasi untuk mengkomersialkannya dalam bentuk layanan “terkelola” yang, oleh karena itu, mudah disiapkan dan digunakan.

Ini, antara lain, berlaku untuk Alur Kerja Terkelola Amazon untuk Apache Airflow, yang diluncurkan pada tahun 2020 dan memfasilitasi penggunaan Aliran Udara di beberapa zona AWS (sembilan pada saat penulisan). Cloud Composer adalah alternatif GCP untuk layanan Airflow terkelola.

Apache Airflow adalah alat manajemen alur kerja open-source berbasis Python. Ini memungkinkan pengguna untuk menulis dan menjadwalkan urutan pemrosesan alur kerja secara terprogram, dan selanjutnya melacaknya dengan antarmuka pengguna Airflow.

Ada berbagai pengganti Airflow, misalnya pilihan Prefek dan Dagster yang jelas. Keduanya adalah orkestra alur kerja data berbasis python dengan UI dan dapat digunakan untuk membangun, menjalankan, dan mengamati pipeline. Mereka bertujuan untuk mengatasi beberapa masalah yang dihadapi beberapa pengguna saat menggunakan Airflow.

Berusaha keras untuk mencapai tujuan rekayasa data, dengan Python

Python dihargai dan dihargai di komunitas perangkat lunak karena intuitif dan mudah digunakan. Tidak hanya bahasa pemrograman yang inovatif, tetapi juga serbaguna, dan memungkinkan para insinyur untuk meningkatkan layanan mereka ke tingkat yang lebih tinggi. Popularitas Python terus meningkat untuk para insinyur, dan dukungan untuk itu terus berkembang. Kesederhanaan di jantung bahasa berarti para insinyur akan mampu mengatasi hambatan apa pun di sepanjang jalan dan menyelesaikan pekerjaan dengan standar yang tinggi.

Python memiliki komunitas penggemar terkemuka yang bekerja sama untuk memperbaiki bahasa. Ini melibatkan perbaikan bug, misalnya, dan dengan demikian membuka kemungkinan baru untuk insinyur data secara teratur.

Setiap tim teknik akan beroperasi dalam lingkungan kolaboratif yang bergerak cepat untuk menciptakan produk dengan anggota tim dari berbagai latar belakang dan peran. Python, dengan komposisinya yang sederhana, memungkinkan pengembang untuk bekerja lebih dekat dalam proyek dengan profesional lain seperti peneliti kuantitatif, analis, dan insinyur data.

Python dengan cepat naik ke garis depan sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling diterima di dunia. Oleh karena itu, penggunaannya untuk rekayasa data tidak dapat diremehkan.

Mika Szczerbak adalah Insinyur Data, STX Berikutnya

Author: Martha Meyer