Apache Spark - Značky a podnikanie na celom svete tlačia obálku, pokiaľ ide o stratégie a rastové politiky, aby úspešne prekonali svoju konkurenciu. Jedna z týchto techník sa nazýva spracovanie údajov, ktoré dnes hrá veľmi dôležitú a neoddeliteľnú úlohu vo fungovaní značiek a spoločností. Vzhľadom na to, že vo firmách je toľko údajov, je dôležité, aby značky mohli tieto údaje efektívne pochopiť.
Dôvodom je, že údaje musia byť čitateľné, aby sa ľahšie získavali informácie o nich. Spoločnosti tiež potrebujú štandardizovaný formát, aby mohli spracovávať informácie jednoduchým a efektívnym spôsobom. Vďaka spracovaniu údajov môžu spoločnosti úspešne čeliť prekážkam a dostať sa pred konkurenciu, pretože spracovanie vám môže pomôcť sústrediť sa na produktívne úlohy a kampane. Služby spracovania údajov sú schopné zvládnuť množstvo vedľajších aktivít vrátane konverzie údajov, vkladania údajov a samozrejme spracovania údajov.
Spracovanie údajov umožňuje spoločnostiam previesť svoje údaje do štandardnej elektronickej formy. Táto konverzia umožňuje značkám prijímať rýchlejšie a rýchlejšie rozhodnutia, čo umožňuje značkám rozvíjať sa a rásť rýchlym tempom ako predtým. Keď sa značky môžu zamerať na veci, na ktorých záleží, môžu sa rozvíjať a rásť konkurencieschopným a úspešným spôsobom. Niektoré služby, ktoré spadajú pod spracovanie údajov, zahŕňajú spracovanie obrazu, spracovanie poistných nárokov, spracovanie kontroly a spracovanie formulárov.
Aj keď sa tieto môžu v rámci spoločnosti javiť ako menšie problémy, môžu skutočne zlepšiť vašu hodnotu na trhu. Keď spotrebitelia a klienti majú prístup k informáciám ľahkým a bezpečným spôsobom, budú schopní efektívne budovať lojalitu a silu značky. Spracovanie formulárov je jedným zo spôsobov, ako môžu značky sprístupniť informácie väčšiemu svetu. Tieto formuláre zahŕňajú HTML, životopisy, daňové formuláre, rôzne druhy prieskumov, faktúry, poukazy a e-mailové formuláre.
Jednou zo základných transakčných jednotiek pre všetky spoločnosti je kontrola a je základom pre všetky obchodné transakcie a transakcie. Pomocou spracovania šekov môžu značky zaistiť, aby sa ich šeky spracovali správnym spôsobom a aby sa platby uskutočňovali včas, a tým pomohli značkám udržať si svoju reputáciu a integritu. Poistenie je ďalším prvkom, ktorý hrá dôležitú úlohu pri fungovaní značiek, pretože pomáha spoločnostiam rýchlo a bezpečne uhradiť svoje straty.
Ak investujete do dobrého plánu spracovania poistenia, značky môžu ušetriť čas a úsilie a zároveň pokračovať v plnení svojich pracovných povinností a zodpovedností. Spracovanie obrazu sa môže javiť ako malá úloha, ale zároveň môže posunúť marketingovú stratégiu značky na ďalšiu úroveň. Vytváranie vysokokvalitných obrázkov je nesmierne dôležité a keď značky tieto obrázky vložia do svojich brožúr a letákov, automaticky pritiahnu pozornosť klientov a zákazníkov účinným spôsobom.
Fázy cyklu spracovania údajov
Spracovanie údajov prechádza šiestimi dôležitými fázami od zberu po uloženie. Tu je stručný popis všetkých fáz spracovania údajov:
-
Zbierka:
Údaje musia byť zozbierané na jednom mieste predtým, ako sa z nich dá urobiť akýkoľvek zmysel. Je to veľmi dôležitá a rozhodujúca fáza, pretože kvalita zozbieraných údajov bude mať priamy vplyv na konečný výstup. Preto je dôležité, aby údaje zhromažďované vo všetkých fázach boli správne a presné, pretože budú mať priamy vplyv na poznatky a zistenia. Ak sú údaje na začiatku nesprávne, zistenia budú nesprávne a získané poznatky môžu mať katastrofálne následky na rast a rozvoj značky. Správny zber údajov zabezpečí, aby zistenia a ciele spoločnosti boli priamo na známke. Sčítanie ľudu (zhromažďovanie údajov o všetkom v skupine alebo konkrétnej kategórii populácie), výberové zisťovanie (metóda zberu, ktorá zahŕňa iba časť celej populácie) a administratívna správa podľa produktov sú niektoré z bežných typov metód zberu údajov, ktoré používa spoločnosti a značky vo všetkých sekciách.
-
Príprava:
Druhou fázou spracovania údajov je príprava. Tu sa surové údaje prevádzajú do lepšie zvládnuteľnej formy, aby sa dali jednoduchšie analyzovať a spracovať. Nespracovanú formu údajov nemožno spracovať, pretože medzi nimi neexistuje spoločné spojenie. Okrem toho je potrebné skontrolovať aj presnosť týchto údajov. Príprava údajov zahŕňa zostavenie súboru údajov, ktorý sa môže použiť na prieskum a spracovanie budúcich údajov. Analýza údajov je veľmi dôležitá, pretože ak do procesu preniknú nesprávne informácie, môže to mať za následok nesprávny prehľad a veľmi zlým a negatívnym spôsobom ovplyvniť celú rastovú trajektóriu spoločnosti.
-
vstup:
Tretia fáza spracovania údajov sa nazýva vstup, kde sa overené údaje kódujú alebo prevádzajú spôsobom, ktorý je možné prečítať na strojoch. Tieto údaje môžu byť následne spracované v počítači. Zadávanie údajov sa vykonáva pomocou viacerých metód, ako sú klávesnice, digitizér, skener alebo vkladanie údajov z existujúceho zdroja. Aj keď je to časovo náročný proces, metóda vstupu vyžaduje tiež rýchlosť a presnosť. Údaje si vyžadujú formálnu a prísnu metódu syntaxe, pretože spracovateľský výkon je vysoký, keď je potrebné rozobrať zložité údaje. Preto spoločnosti cítia, že outsourcing v tejto fáze je dobrý nápad.
-
spracovanie:
V tejto fáze sú údaje vystavené mnohým manipuláciám a v tomto bode je vykonaný počítačový program, kde je programový kód a sledovanie aktuálnych aktivít. Tento proces môže obsahovať viacero vlákien vykonávania, ktoré vykonávajú inštrukcie súčasne, v závislosti od operačného systému. Aj keď je počítač iba skupinou pasívnych pokynov, proces je skutočným vykonaním týchto pokynov. Dnes je na trhu množstvo softvérových programov, ktoré v krátkom čase spracúvajú obrovské množstvá údajov.
-
Výstup a interpretácia:
Toto je piata fáza spracovania údajov a práve tu sa spracovávajú informácie a informácie sa potom prenášajú konečnému užívateľovi. Výstup je možné prenášať v rôznych formátoch, ako sú tlačené správy, zvuk, video alebo monitor. Interpretácia údajov je mimoriadne dôležitá, pretože to sú informácie, ktoré budú spoločnosť viesť nielen pri dosahovaní jej súčasných cieľov, ale aj pri stanovovaní plánu budúcich cieľov a cieľov.
-
skladovanie:
Ukladanie je poslednou fázou cyklu spracovania údajov, v ktorom sa celý proces uvedený vyššie, čo znamená, že údaje, pokyny a informácie, sa ukladajú takým spôsobom, že sa dajú použiť aj v budúcnosti. Údaje a príslušné informácie sa musia uchovávať takým spôsobom, aby k nim bolo možné získať jednoduchý prístup a získať ich jednoduchým a účinným spôsobom. Počítače a teraz systémy ako cloud môžu účinne uchovávať veľké množstvo údajov jednoduchým a pohodlným spôsobom, čo z nich robí ideálne riešenie.
Po zistení dôležitosti spracovania údajov sa dostávame k jednej z najdôležitejších jednotiek na spracovanie údajov, ktorou je Apache Spark. Spark je platforma pre vytváranie klastrov s otvoreným zdrojovým kódom, ktorú vyvinula Kalifornská univerzita. Neskôr bol darovaný Apache Software Foundation. Na rozdiel od paradigmy MapReduce založenej na dvojfázovom disku Hadoop, viacstupňové primitívy Spark poskytujú veľkú rýchlosť pre výkon.
Odporúčané kurzy
- Ruby Debugging Training
- Kurzy PHP MySQL
- Online kurz programovania VB.NET
- Školenie nadácie ITIL
Existuje veľa vecí, ktoré odlišujú Spark od iných systémov, a tu sú niektoré z nasledujúcich:
-
Apache Spark má automatické ladenie pamäte:
Apache Spark poskytol množstvo nastaviteľných gombíkov, aby ich programátori a správcovia mohli použiť na prevzatie zodpovednosti za výkon svojich aplikácií. Pretože Spark je framework v pamäti, je dôležité, aby bolo k dispozícii dostatok pamäte, takže skutočné operácie sa môžu vykonávať na jednej strane a mať dostatok pamäte v pamäti cache na druhej strane. Stanovenie správneho rozdelenia nie je ľahká úloha, pretože vyžaduje vysokú úroveň odbornosti, aby sme vedeli, ktoré časti rámca sa musia vyladiť. Nové funkcie automatického ladenia pamäte, ktoré boli zavedené v najnovšej verzii programu Spark, umožňujú jednoduché a efektívne používanie vo všetkých odvetviach. Okrem toho sa Spark teraz môže automaticky naladiť v závislosti od použitia.
-
Spark dokáže rýchlo spracovávať údaje:
Pokiaľ ide o veľké dáta, rýchlosť je jedným z najdôležitejších faktorov. Napriek tomu, že veľkosť údajov je veľká, je dôležité, aby sa dátový rámec mohol rýchlo a účinne prispôsobiť veľkosti údajov. Spark umožňuje aplikáciám v klastroch Hadoop fungovať stokrát rýchlejšie v pamäti a desaťkrát rýchlejšie, keď sa dáta spúšťajú na disku. Je to možné, pretože program Spark znižuje počet načítaných / zapisovaných na disk a keďže rámec apache iskry ukladá tieto medziprocesné údaje do pamäte, robí tento proces rýchlejším. Použitím koncepcie Resilient Distributed Datasets, Spark umožňuje transparentné ukladanie dát na pamäťový disk. Znížením času na čítanie a zápis na disk sa spracovanie údajov stáva rýchlejšie a vylepšené ako kedykoľvek predtým.
-
Spark podporuje mnoho jazykov:
Spark umožňuje používateľom písať svoje aplikácie vo viacerých jazykoch vrátane Pythonu, Scaly a Java. To je veľmi výhodné pre vývojárov, ktorí spúšťajú svoje aplikácie v programovacích jazykoch, s ktorými už sú oboznámení. Okrem toho Spark prichádza so vstavanou sadou takmer 80 operátorov na vysokej úrovni, ktorú je možné využívať interaktívnym spôsobom.
-
Spark podporuje dômyselnú analýzu:
Okrem jednoduchej mapy a obmedzovania operácií Spark poskytuje podporu pre dotazy SQL, streamovanie údajov a komplexné analýzy, ako je strojové učenie a algoritmy grafov. Kombináciou týchto schopností Spark umožňuje používateľom pracovať aj v jednom pracovnom postupe.
-
Spark umožňuje proces streamovania v reálnom čase:
Apache Spark umožňuje používateľom zvládnuť streamovanie v reálnom čase. Apache Spark Mapreduce spracováva a spracováva predovšetkým uložené dáta, zatiaľ čo Spark manipuluje s dátami v reálnom čase s použitím apache iskro streamingu. Môže tiež spracovať rámce, ktoré pracujú v integrácii s Hadoopom.
-
Spark má aktívnu a rozširujúcu sa komunitu:
Apache Spark, ktorý zostavila široká skupina vývojárov a zahŕňal viac ako 50 spoločností, je skutočne populárny. Od začiatku roka 2009 prispelo k rastu a rozvoju Spark viac ako 250 vývojárov na celom svete. Apache iskra má tiež aktívne zoznamy adries a JIRA na sledovanie problémov.
-
Spark môže pracovať nezávisle a rovnako ako v integrácii s Hadoop:
Spark je schopný bežať nezávislým spôsobom a je schopný pracovať s manažérom klastrov YARN Hadoop 2. To znamená, že dokáže čítať aj údaje Hadoop. Môže čítať aj z iných zdrojov údajov Hadoop, ako sú HBase a HDFS. Preto je vhodný pre značky, ktoré chcú migrovať svoje údaje z čisto aplikácií Hadoop. Keďže Spark používa nemennosť, nemusí byť ideálny pre všetky prípady migrácie.
Apache Spark je od svojho vývoja hlavným hráčom v oblasti veľkých dát. Bol to pravdepodobne jeden z najvýznamnejších open source projektov a bol prijatý mnohými spoločnosťami a organizáciami na celom svete so značnou mierou úspechu a dopadu. Spracovanie údajov má mnoho výhod pre spoločnosti, ktoré chcú v globálnom meradle etablovať svoju úlohu v ekonomike. Pochopením údajov a získaním poznatkov z nich môže značkám pomôcť pri vytváraní politík a kampaní, ktoré ich skutočne posilnia, a to v rámci spoločnosti aj mimo nej na trhu. To znamená, že spracovanie údajov a softvér ako Apache Spark môžu pomôcť spoločnostiam efektívne a úspešne využívať príležitosti.
Na záver možno povedať, že Spark je veľká sila, ktorá mení tvár dátového ekosystému. Je určený pre spoločnosti, ktoré závisia od rýchlosti, jednoduchosti použitia a sofistikovanej technológie. Vykonáva dávkové spracovanie a nové pracovné zaťaženie vrátane interaktívnych dopytov, strojového učenia a streamovania, čo z neho robí jednu z najväčších platforiem pre rast a rozvoj spoločností na celom svete.
Súvisiace články: -
Tu je niekoľko článkov, ktoré vám pomôžu získať viac podrobností o Apache Spark, takže stačí prejsť na odkaz.
- 12 Amazing Spark Interview Otázky a odpovede
- Top 10 najužitočnejších otázok a odpovedí na rozhovor Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 užitočných vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitočných rozdielov