Apache Spark - A márkák és az üzleti vállalkozások szerte a világon rátakarják a borítékot a stratégiákra és a növekedési politikákra vonatkozóan, hogy sikeresen eljussanak versenyükhöz. Ezeknek a technikáknak az egyikét az adatfeldolgozásnak nevezik, amely ma nagyon fontos és szerves szerepet játszik a márkák és a vállalatok működésében. Mivel annyi adat van a vállalatokon belül, fontos, hogy a márkák hatékonyan értelmezzék ezeket az adatokat.
Ennek oka az, hogy az adatoknak olvashatónak kell lenniük, megkönnyítve ezzel betekintést a belőlük. A vállalatoknak szabványosított formátumra is szükségük van, hogy egyszerű és hatékony módon tudják feldolgozni az információkat. Az adatfeldolgozás révén a vállalatok sikeres akadályokkal nézhetnek szembe és léphetnek fel a versenybe, mivel a feldolgozás elősegítheti a produktív feladatokra és kampányokra való koncentrálódást. Az adatfeldolgozási szolgáltatások nagyon sok nem alapvető tevékenységet képesek kezelni, beleértve az adatok konvertálását, az adatbevitelt és természetesen az adatfeldolgozást.
Az adatfeldolgozás lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy adataikat standard elektronikus formává alakítsák. Ez az átalakítás lehetővé teszi a márkák számára, hogy gyorsabb és gyorsabb döntéseket hozzanak, ezáltal lehetővé téve a márkák számára, hogy korábban gyors ütemben fejlődjenek és növekedjenek. Ha a márkák összpontosíthatnak a fontos dolgokra, akkor versenyképes és sikeres módon fejlődhetnek és növekedhetnek. Az adatfeldolgozás alá tartozó néhány szolgáltatás magában foglalja a képfeldolgozást, a biztosítási igények feldolgozását, a csekk feldolgozását és az űrlapfeldolgozást.
Noha ezek egy kis kérdésnek tűnhetnek egy vállalaton belül, ezek ténylegesen javíthatják az Ön értékét a piacon. Amikor a fogyasztók és az ügyfelek könnyen és biztonságosan férhetnek hozzá az információkhoz, képesek lesznek hatékonyan megteremteni a márka lojalitását és hatalmát. Az űrlapfeldolgozás az egyik módja annak, hogy a márkák az információkat elérhetővé tegyék a nagyobb világ számára. Ezek az űrlapok tartalmazzák a HTML-t, az önéletrajzot, az adólapokat, a különféle típusú felméréseket, számlákat, utalványokat és e-mail űrlapokat.
Valamennyi vállalat számára az egyik alapvető tranzakciós egység a csekk, és ez képezi az összes kereskedelmi ügylet és ügylet alapját. A csekkfeldolgozás segítségével a márkák biztosíthatják, hogy csekkeiket megfelelő módon dolgozzák fel, és hogy a kifizetéseket időben teljesítsék, ezáltal elősegítve a márkák jó hírnevét és integritását. A biztosítás egy másik elem, amely fontos szerepet játszik a márkák működésében, mivel segít a társaságoknak a veszteségek gyors és biztonságos megtérítésében.
Ha jó biztosítási feldolgozási tervbe fektet, a márkák időt és erőfeszítést takaríthatnak meg, miközben folytathatják munkaköri feladataikat és felelősségüket. A képfeldolgozás kisebb feladatnak tűnhet, de ugyanakkor a márka marketingstratégiáját a következő szintre viheti. A kiváló minőségű képek készítése rendkívül fontos, és amikor a márkák ezeket a képeket brosúráikba és brosúráikba helyezik, automatikusan hatékonyan vonzzák az ügyfelek figyelmét.
Az adatfeldolgozási ciklus szakaszai
Az adatfeldolgozás hat fontos szakaszon megy keresztül, a gyűjtéstől a tárolásig. Itt van egy rövid ismertetés az adatfeldolgozás minden szakaszáról:
-
Gyűjtemény:
Az adatokat egy helyen kell összegyűjteni, mielőtt bármiféle értelmüket meg lehet valósítani. Ez egy nagyon fontos és döntő szakasz, mivel az összegyűjtött adatok minősége közvetlen hatással lesz a végső eredményre. Ezért fontos, hogy az összes szakaszban gyűjtött adatok helyesek és pontosak legyenek, mivel ezek közvetlen hatással lesznek a betekintésre és az eredményekre. Ha az adatok nem elegendőek az elején, akkor a megállapítások helytelenek lesznek, és a kapott betekintések katasztrofális következményekkel járhatnak a márka növekedésére és fejlődésére. A megfelelő adatgyűjtés biztosítja, hogy a vállalat megállapításai és céljai helytállóak legyenek a védjegyen. A népszámlálás (adatgyűjtés egy csoportról vagy egy adott populációkategóriáról), a mintavételes felmérés (a teljes népességnek csak egy részét magában foglaló gyűjtési módszer) és termékenkénti adminisztráció néhány olyan általános adatgyűjtési módszer, amelyet az cégek és márkák az összes szakaszban.
-
Készítmény:
Az adatfeldolgozás második szakasza az előkészítés. Itt a nyers adatokat kezelhetőbb formává alakítják át, így egyszerűbb módon elemezhetők és feldolgozhatók. Az adatok nyers formáját nem lehet feldolgozni, mivel köztük nincs közös kapcsolat. Ezen felül ezen adatok pontosságát is ellenőrizni kell. Az adatok előkészítése egy adatkészlet felállítását foglalja magában, amely felhasználható a jövőbeli adatok feltárására és feldolgozására. Az adatok elemzése nagyon fontos, mivel ha a helytelen információ beszivárog a folyamatba, akkor rossz betekintést eredményezhet, és nagyon rossz és negatív módon befolyásolhatja a vállalat teljes növekedési pályáját.
-
Bemenet:
Az adatfeldolgozás harmadik szakaszát bemenetnek nevezzük, ahol az ellenőrzött adatokat kódolják vagy átalakítják oly módon, hogy azok a gépekben leolvashatók legyenek. Ezek az adatok viszont számítógépen feldolgozhatók. Az adatok bevitele többféle módszerrel történik, például billentyűzetekkel, digitiserrel, szkennerrel vagy adatbevitellel egy meglévő forrásból. Noha ez időigényes folyamat, a beviteli módszerhez sebességre és pontosságra is szükség van. Az adatokhoz formális és szigorú szintaxis-módszer szükséges, mivel a feldolgozási teljesítmény nagy, ha összetett adatokat kell bontani. Ezért érzi a cégeket a kiszervezés ebben a szakaszban jó ötlet.
-
Feldolgozás:
Ebben a szakaszban az adatokat sok manipulációnak vetik alá, és ezen a ponton számítógépes programot hajtanak végre, ahol van egy programkód és az aktuális tevékenységek követése. Ez a folyamat több végrehajtási szálat tartalmazhat, amelyek az operációs rendszertől függően egyidejűleg végrehajtják az utasításokat. Míg a számítógép csak passzív utasításokból áll, addig a folyamat ezen utasítások tényleges végrehajtását jelenti. Manapság a piacon számos olyan szoftverprogram van tele, amelyek hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel rövid idő alatt.
-
Kimenet és értelmezés:
Ez az adatfeldolgozás ötödik szakasza, és itt történik az adatfeldolgozás, és az információkat ezután továbbítják a végfelhasználónak. A kimenet különféle formátumokban továbbítható, mint például nyomtatott jelentések, audio, video vagy monitor. Az adatok értelmezése rendkívül fontos, mivel ezek a betekintések vezetik a társaságot nemcsak a jelenlegi céljainak elérésében, hanem a jövőbeli célok és célkitűzések kidolgozásában is.
-
Tárolás:
A tárolás az adatfeldolgozási ciklus utolsó szakasza, ahol a fenti folyamat a teljes, azaz az adatokat, utasításokat és betekintést olyan módon tárolja, hogy felhasználhatók legyen a határidős ügyletekben is. Az adatokat és a hozzájuk kapcsolódó betekintést oly módon kell tárolni, hogy egyszerű és hatékony módon hozzáférhessenek és lekérdezhetők legyenek. A számítógépek és a most már olyan rendszerek, mint a felhő hatékonyan tárolhat hatalmas mennyiségű adatot egyszerűen és kényelmesen, ezáltal ideális megoldást nyújtva.
Miután megállapítottuk az adatfeldolgozás fontosságát, eljutunk az egyik legfontosabb adatfeldolgozó egységhez, az Apache Spark-hoz. A Spark egy nyílt forrású fürtszámítási keret, amelyet a Kaliforniai Egyetem fejlesztett ki. Később adományozták az Apache Software Foundation-nek. A Hadoop kétlépcsős alapú MapReduce paradigmájával szemben a Spark többlépcsős primitívjei nagy sebességet nyújtanak a teljesítményhez.
Ajánlott tanfolyamok
- Ruby hibakeresési tréning
- PHP MySQL tanfolyamok
- Online tanfolyam a VB.NET programozásról
- ITIL Alapítvány képzés
Sok dolog különbözteti meg a Spark-t a többi rendszertől, és itt van néhány a következőkből:
-
Az Apache Spark automatikus memória hangolással rendelkezik:
Az Apache Spark számos beállítható gombbal rendelkezik, így a programozók és az adminisztrátorok használhatják őket az alkalmazások teljesítményének felelõsségére. Mivel a Spark egy memóriában lévő keret, fontos, hogy elegendő memória legyen, hogy egyrészt a tényleges műveletek elvégezhetők, másrészt elegendő memória legyen a gyorsítótárban. A helyes elosztás beállítása nem könnyű feladat, mivel magas szintű szakértelem szükséges ahhoz, hogy megismerjük a keret mely részeit kell hangolni. Az új automatikus memória hangolási képességek, amelyeket a Spark legújabb verziójában vezettek be, ezáltal könnyű és hatékony keretrendszert kínálva az összes ágazatban. Ezenkívül a Spark most automatikusan beállíthatja magát, a felhasználástól függően.
-
A Spark gyorsan feldolgozza az adatokat:
A Big Data esetében a sebesség az egyik legkritikusabb tényező. Annak ellenére, hogy az adatok nagyok, fontos, hogy az adatkeret gyorsan és hatékonyan alkalmazkodjon az adatok méretéhez. A Spark lehetővé teszi a Hadoop-fürtökben szereplő alkalmazások számára, hogy százszor gyorsabban működjenek a memóriában, és tízszer gyorsabban működjenek, ha az adatok a lemezen futnak. Ez azért lehetséges, mert a Spark csökkenti a lemezre történő olvasás / írás számát, és mivel az apache Spark keretrendszer ezt a közbenső feldolgozási adatot a memóriában tárolja, ez gyorsabbá teszi a folyamatot. A rugalmas, elosztott adatkészletek koncepciójának alkalmazásával a Spark lehetővé teszi az adatok átlátszó tárolását a memórialemezen. A lemezen való olvasás és írás idejének csökkentésével az adatfeldolgozás gyorsabbá és jobbá válik, mint valaha.
-
A Spark sok nyelvet támogat:
A Spark lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy alkalmazásukat több nyelven írják, ideértve a Python, Scala és Java nyelveket is. Ez a fejlesztők számára rendkívül kényelmes, hogy az alkalmazásukat már ismert programozási nyelveken futtassák. Ezen felül a Spark beépített, közel 80 magas szintű operátorkészlettel rendelkezik, amelyeket interaktív módon lehet használni.
-
A Spark kifinomult elemzést támogat:
Az egyszerű térkép és a műveletek csökkentése mellett a Spark támogatja az SQL lekérdezéseket, adatfolyamokat és komplex elemzéseket, például gépi tanulást és gráf algoritmusokat. Ezen képességek kombinálásával a Spark lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyetlen munkafolyamatban is dolgozzanak.
-
A Spark lehetővé teszi a valós idejű streaming folyamatot:
Az Apache Spark lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy valós időben kezeljék a streaming-et. Az Apache Spark Mapreduce elsősorban a tárolt adatokat kezeli és dolgozza fel, míg a Spark az adatokat valós időben manipulálja az apache spark streaming használatával. Kezelni tudja azokat a keretrendszereket is, amelyek integrálódnak a Hadoop-nal is.
-
A Sparknak aktív és bővülő közössége van:
Az Apache Spark fejlesztőinek széles köre, amely több mint 50 vállalatot foglalkoztatott, valóban népszerű. A 2009-es évben világszerte több mint 250 fejlesztő járult hozzá a Spark növekedéséhez és fejlődéséhez. Az Apache sparknak aktív levelezőlistái és JIRA is vannak a kiadások nyomon követése érdekében.
-
A Spark önállóan és a Hadoop-nal integrálva működhet:
A Spark képes független módon futni, és képes együttműködni a Hadoop 2 YARN fürtkezelőjével. Ez azt jelenti, hogy képes olvasni a Hadoop adatait is. Más Hadoop adatforrásokból, például HBase és HDFS is olvasható. Ez az oka annak a márka számára, amely adatait a tiszta Hadoop alkalmazásokból kívánja áttelepíteni. Mivel a Spark változatlanságot használ, valószínűleg nem ideális minden migráció esetén.
Az Apache Spark evolúciója óta jelentős játékváltó a nagy adatok területén. Valószínűleg az egyik legjelentősebb nyílt forráskódú projekt, amelyet számos vállalat és szervezet elfogadott szerte a világon, jelentős sikerrel és hatással. Az adatfeldolgozásnak számos előnye van azoknak a vállalatoknak, amelyek globális szinten szeretnék megmutatni a gazdaságban betöltött szerepüket. Az adatok megértésével és betekintéssel ezekből segíthet a márkáknak olyan politikák és kampányok létrehozásában, amelyek valóban felhatalmazást adnak nekik, mind a vállalaton belül, mind a piacon kívül. Ez azt jelenti, hogy az adatfeldolgozás és az olyan szoftverek, mint az Apache Spark, segíthetnek a vállalatoknak a lehetőségek hatékony és sikeres felhasználásában.
Összefoglalva: a Spark nagy erő, amely megváltoztatja az adatökoszisztéma arculatát. Olyan vállalatok számára készült, amelyek a sebességen, a könnyű használaton és a kifinomult technológián múlik. Mind a kötegelt feldolgozást, mind az új munkaterheléseket elvégzi, ideértve az interaktív lekérdezéseket, a gépi tanulást és az adatfolyam-feldolgozást is, ezáltal a világ egyik legnagyobb növekedési és növekedési platformjává válva.
Kapcsolódó cikkek:-
Íme néhány cikk, amely segít részletesebben megismerni az Apache Spark-ot, tehát csak keresse meg a linket.
- 12 Csodálatos Spark interjúval kapcsolatos kérdés és válasz
- A 10 leghasznosabb Apache PIG interjú kérdés és válasz
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 hasznos dolog, amit tudnod kell
- Apache Pig vs Apache Hive - A 12 legfontosabb különbség