Apache Spark - Značky a podnikání po celém světě tlačí obálku, pokud jde o strategie a růstové politiky, s cílem úspěšně předstihnout jejich konkurenci. Jednou z těchto technik je tzv. Zpracování dat, které dnes hraje velmi důležitou a nedílnou roli ve fungování značek a společností. Vzhledem k tomu, že ve společnostech je tolik dat, je důležité, aby značky mohly tato data účinně vycítit.
Důvodem je, že data musí být čitelná, což z nich usnadní získávání informací. Společnosti také potřebují standardizovaný formát, aby mohly zpracovávat informace jednoduchým a efektivním způsobem. Díky zpracování dat mohou společnosti úspěšně čelit překážkám a dostat se před svou konkurenci, protože zpracování vám může pomoci soustředit se na produktivní úkoly a kampaně. Služby zpracování dat jsou schopny zvládnout spoustu vedlejších činností, včetně převodu dat, zadávání dat a samozřejmě zpracování dat.
Zpracování dat umožňuje společnostem převést svá data do standardní elektronické podoby. Tato konverze umožňuje značkám přijímat rychlejší a rychlejší rozhodnutí, což umožňuje značkám vyvíjet se a růst rychlým tempem než dříve. Když se značky mohou zaměřit na věci, na kterých záleží, mohou se rozvíjet a růst konkurenceschopným a úspěšným způsobem. Některé služby, které spadají pod zpracování dat, zahrnují zpracování obrazu, zpracování pojistných nároků, zpracování šeků a zpracování formulářů.
I když se mohou ve společnosti jevit jako drobné problémy, mohou skutečně zlepšit vaši hodnotu na trhu. Když spotřebitelé a klienti budou mít přístup k informacím snadným a bezpečným způsobem, budou moci efektivně budovat věrnost a sílu značky. Zpracování formulářů je jedním ze způsobů, jak mohou značky zpřístupnit informace většímu světu. Tyto formuláře zahrnují HTML, životopisy, daňové formuláře, různé druhy průzkumů, faktury, poukázky a e-mailové formuláře.
Jednou ze základních transakčních jednotek pro všechny společnosti je kontrola a je základem pro všechny obchodní transakce a jednání. S pomocí zpracování šeků mohou značky zajistit, aby jejich šeky byly zpracovány správným způsobem a aby byly platby prováděny včas, což pomáhá značkám udržet si také svou pověst a integritu. Pojištění je dalším prvkem, který hraje důležitou roli ve fungování značek, protože pomáhá společnostem rychle a bezpečně uhradit své ztráty.
Když investujete do dobrého plánu zpracování pojištění, mohou značky ušetřit čas a úsilí a zároveň pokračovat ve svých pracovních povinnostech a povinnostech. Zpracování obrazu se může zdát jako menší úkol, ale zároveň může posunout marketingovou strategii značky na další úroveň. Vytváření vysoce kvalitních obrázků je nesmírně důležité a když značky tyto obrázky vloží do svých brožur a brožur, automaticky přitahují pozornost klientů a zákazníků účinným způsobem.
Fáze cyklu zpracování dat
Zpracování dat prochází šesti důležitými fázemi od sběru až po uložení. Zde je stručný popis všech fází zpracování dat:
-
Sbírka:
Data musí být sbírána na jednom místě, než z nich bude mít smysl. Jedná se o velmi důležitou a rozhodující fázi, protože kvalita shromážděných údajů bude mít přímý dopad na konečný výstup. Z tohoto důvodu je důležité, aby údaje shromažďované ve všech fázích byly správné a přesné, protože budou mít přímý dopad na poznatky a zjištění. Pokud jsou údaje na začátku nesprávné, budou zjištění nesprávná a získané poznatky mohou mít katastrofální důsledky pro růst a vývoj značky. Správný sběr údajů zajistí, aby zjištění a cíle společnosti byly přímo na značce. Sčítání lidu (sběr údajů o všem ve skupině nebo konkrétní kategorii populace), výběrové šetření (metoda sběru, která zahrnuje pouze část celé populace) a administrativa podle produktů jsou některé z běžných typů metod sběru dat, které používá společnosti a značky napříč všemi sekcemi.
-
Příprava:
Druhou fází zpracování dat je příprava. Zde se surová data převádějí do lépe zvládnutelné podoby, takže je lze jednodušeji analyzovat a zpracovávat. Nezpracovanou formu dat nelze zpracovat, protože mezi nimi neexistuje společné spojení. Kromě toho musí být také zkontrolována správnost těchto údajů. Příprava dat zahrnuje vytvoření datasetu, který lze použít pro průzkum a zpracování budoucích dat. Analýza dat je velmi důležitá, protože pokud do procesu pronikají nesprávné informace, může to vést ke špatným poznatkům a velmi špatným a negativním dopadem na celou trajektorii růstu společnosti.
-
Vstup:
Třetí fáze zpracování dat se nazývá vstup, kde se ověřená data kódují nebo převádějí způsobem, který lze číst na strojích. Tato data mohou být následně zpracována v počítači. Zadávání dat se provádí pomocí několika metod, jako jsou klávesnice, digitizér, skener nebo zadávání dat ze stávajícího zdroje. I když je to časově náročný proces, metoda vstupu vyžaduje také rychlost a přesnost. Data vyžadují formální a přísnou syntaktickou metodu, protože výpočetní výkon je vysoký, když je třeba rozložit složitá data. Proto společnosti cítí, že outsourcing v této fázi je dobrý nápad.
-
Zpracovává se:
V této fázi jsou data vystavena mnoha manipulacím a v tomto okamžiku je spuštěn počítačový program, kde je programový kód a sledování aktuálních aktivit. Tento proces může obsahovat více podprocesů provádění, které provádějí instrukce současně, v závislosti na operačním systému. Zatímco počítač je pouze skupina pasivních pokynů, proces je skutečným provedením těchto pokynů. Dnes je trh plný několika softwarových programů, které zpracovávají obrovské množství dat v krátkém časovém období.
-
Výstup a interpretace:
Toto je pátá fáze zpracování dat a právě zde jsou data zpracovávána informace a statistiky jsou pak přenášeny konečnému uživateli. Výstup lze přenášet v různých formátech, jako jsou tištěné zprávy, audio, video nebo monitor. Interpretace dat je nesmírně důležitá, protože to jsou informace, které povedou společnost nejen k dosažení jejích současných cílů, ale také pro stanovení plánu budoucích cílů a cílů.
-
Úložný prostor:
Úložiště je poslední fází cyklu zpracování dat, kde je celý výše uvedený proces, což znamená, že data, instrukce a informace, jsou ukládány tak, aby mohly být použity i v budoucnosti. Data a jejich důležité informace musí být uloženy takovým způsobem, aby k nim bylo možné získat přístup a získat je jednoduchým a účinným způsobem. Počítače a nyní systémy, jako je cloud, mohou snadno a pohodlně uchovávat obrovské množství dat, což z něj činí ideální řešení.
Po stanovení důležitosti zpracování dat se dostáváme k jedné z nejdůležitějších jednotek pro zpracování dat, kterými je Apache Spark. Spark je platforma pro výpočet clusterů s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutá University of California. Později byl darován Apache Software Foundation. Na rozdíl od paradigmatu MapReduce založené na dvoufázovém disku Hadoop poskytují vícestupňové primitivy Spark velkou rychlost pro výkon.
Doporučené kurzy
- Ruby Debugging Training
- Kurzy PHP MySQL
- Online kurz programování VB.NET
- Školení nadace ITIL
Existuje spousta věcí, které odlišují Spark od jiných systémů a zde jsou některé z následujících:
-
Apache Spark má automatické ladění paměti:
Apache Spark poskytl řadu laditelných knoflíků, aby je mohli programátoři a administrátoři použít k převzetí výkonu svých aplikací. Protože Spark je framework v paměti, je důležité, aby bylo k dispozici dostatek paměti, aby skutečné operace mohly být provedeny na jedné straně a měly dostatek paměti v mezipaměti na druhé straně. Nastavení správných alokací není snadný úkol, protože vyžaduje vysokou úroveň odborných znalostí, aby bylo možné zjistit, které části rámce musí být vyladěny. Nové funkce automatického ladění paměti, které byly zavedeny v nejnovější verzi programu Spark, díky němu je snadné a efektivní použití ve všech sektorech. Kromě toho se Spark nyní může naladit automaticky v závislosti na použití.
-
Spark dokáže zpracovat data rychlým tempem osvětlení:
Pokud jde o Big Data, rychlost je jedním z nejdůležitějších faktorů. Přestože je velikost dat velká, je důležité, aby byl datový rámec schopen rychle a efektivně přizpůsobit velikosti dat. Spark umožňuje aplikacím v klastrech Hadoop fungovat stokrát rychleji v paměti a desetkrát rychlejší, když se data spouští na disku. To je možné, protože Spark snižuje počet čtení / zápisu na disk a protože rámec apache iskry ukládá tato mezilehlá zpracovatelská data do paměti, zrychluje jej. Použitím konceptu Resilient Distributed Datasets umožňuje Spark průhledné ukládání dat na paměťový disk. Zkrácením času na čtení a zápis na disk se zpracování dat stává rychlejším a vylepšeným než kdykoli předtím.
-
Spark podporuje mnoho jazyků:
Spark umožňuje uživatelům psát své aplikace ve více jazycích, včetně Pythonu, Scaly a Java. To je velmi výhodné pro vývojáře, aby mohli spustit svou aplikaci v programovacích jazycích, které již znají. Kromě toho, Spark přichází s vestavěnou sadou téměř 80 operátorů na vysoké úrovni, které lze použít interaktivním způsobem.
-
Spark podporuje sofistikovanou analytiku:
Kromě jednoduché mapy a omezování operací poskytuje Spark podporu pro dotazy SQL, streamování dat a komplexní analýzy, jako je strojové učení a algoritmy grafů. Kombinací těchto schopností Spark umožňuje uživatelům pracovat také v jediném pracovním postupu.
-
Spark umožňuje streamování v reálném čase:
Apache Spark umožňuje uživatelům zvládnout streamování v reálném čase. Apache Spark Mapreduce hlavně zpracovává a zpracovává uložená data, zatímco Spark manipuluje s daty v reálném čase pomocí apache jiskření. Může také zpracovat rámce, které pracují v integraci s Hadoopem.
-
Spark má aktivní a rozšiřující se komunitu:
Apache Spark, postavený širokou řadou vývojářů, které pokrývají více než 50 společností, je opravdu populární. Zahájeno v roce 2009, k růstu a rozvoji společnosti Spark přispělo více než 250 vývojářů po celém světě. Apache iskra má také aktivní seznamy adres a JIRA pro sledování problémů.
-
Spark může pracovat nezávisle a také v integraci s Hadoop:
Spark je schopen běžet nezávislým způsobem a je schopen pracovat s manažerem clusteru YARN Hadoop 2. To znamená, že umí číst také data Hadoop. Může také číst z jiných zdrojů dat Hadoop, jako je HBase a HDFS. Proto je vhodný pro značky, které chtějí migrovat svá data z čistě aplikací Hadoop. Protože Spark používá neměnitelnost, nemusí být ideální pro všechny případy migrace.
Apache Spark je od svého vývoje hlavním měničem her v oblasti velkých dat. Byl to pravděpodobně jeden z nejvýznamnějších open source projektů a byl přijat mnoha společnostmi a organizacemi po celém světě se značnou mírou úspěchu a dopadu. Zpracování dat má mnoho výhod pro společnosti, které si chtějí vybudovat svou roli v ekonomice v globálním měřítku. Porozuměním datům a získávání poznatků z nich může značkám pomoci vytvářet politiky a kampaně, které je skutečně zmocní, a to jak v rámci společnosti, tak mimo ni na trhu. To znamená, že zpracování dat a software, jako je Apache Spark, může společnostem pomoci efektivně a úspěšně využívat příležitosti.
Závěrem lze říci, že Spark je velká síla, která mění tvář datového ekosystému. Je určen pro společnosti, které jsou závislé na rychlosti, snadnosti použití a sofistikované technologii. Provádí dávkové zpracování i nová pracovní zatížení, včetně interaktivních dotazů, strojového učení a streamování, což z něj dělá jednu z největších platforem pro růst a rozvoj společností na celém světě.
Související články: -
Zde je několik článků, které vám pomohou získat více podrobností o Apache Spark, takže stačí projít odkaz.
- 12 úžasných otázek a odpovědí na otázky související s rozhovorem o jiskrech
- Top 10 nejužitečnějších otázek a odpovědí na rozhovor Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 užitečných věcí, které potřebujete vědět
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitečných rozdílů