Apache Spark - Marki i biznes na całym świecie zwiększają przewagę, jeśli chodzi o strategie i polityki wzrostu, aby skutecznie wyprzedzić swoją konkurencję. Jedna z tych technik nazywana jest przetwarzaniem danych, które dziś odgrywa bardzo ważną i integralną rolę w funkcjonowaniu marek i firm. Przy tak dużej ilości danych w firmach ważne jest, aby marki mogły skutecznie zrozumieć te dane.
Wynika to z faktu, że dane muszą być czytelne i ułatwiać uzyskiwanie wglądu w nie. Firmy potrzebują również znormalizowanego formatu, aby mogły przetwarzać informacje w prosty i skuteczny sposób. Dzięki przetwarzaniu danych firmy mogą pomyślnie pokonać przeszkody i wyprzedzić swoją konkurencję, ponieważ przetwarzanie może pomóc Ci skoncentrować się na produktywnych zadaniach i kampaniach. Usługi przetwarzania danych są w stanie obsłużyć wiele innych niż podstawowe czynności, w tym konwersję danych, wprowadzanie danych i oczywiście przetwarzanie danych.
Przetwarzanie danych pozwala firmom na konwersję danych do standardowej formy elektronicznej. Ta konwersja pozwala markom podejmować szybsze i szybsze decyzje, tym samym umożliwiając im rozwój i rozwój w szybszym tempie niż wcześniej. Gdy marki mogą skupić się na rzeczach, które mają znaczenie, mogą się rozwijać i rozwijać w sposób konkurencyjny i skuteczny. Niektóre usługi objęte przetwarzaniem danych obejmują przetwarzanie obrazu, przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych, przetwarzanie czeków i przetwarzanie formularzy.
Chociaż mogą się wydawać, że są to drobne problemy w firmie, mogą naprawdę poprawić twoją wartość na rynku. Gdy konsumenci i klienci będą mieli dostęp do informacji w łatwy i bezpieczny sposób, będą mogli skutecznie budować lojalność i siłę marki. Przetwarzanie formularzy to jeden ze sposobów, w jaki marki mogą udostępniać informacje szerszemu światu. Formularze te obejmują HTML, CV, formularze podatkowe, różnego rodzaju ankiety, faktury, kupony i formularze e-mail.
Jedną z podstawowych jednostek transakcyjnych dla wszystkich firm jest czek i stanowi on podstawę wszystkich transakcji handlowych i transakcji. Za pomocą przetwarzania czeków marki mogą zapewnić, że ich czeki są przetwarzane we właściwy sposób i że płatności są dokonywane terminowo, pomagając w ten sposób markom zachować także ich reputację i uczciwość. Ubezpieczenia to kolejny element, który odgrywa ważną rolę w funkcjonowaniu marek, ponieważ pomaga firmom w szybkim i bezpiecznym zwrocie strat.
Inwestując w dobry plan przetwarzania ubezpieczeń, marki mogą zaoszczędzić czas i wysiłek, jednocześnie wypełniając swoje obowiązki i obowiązki. Przetwarzanie obrazu może wydawać się drobnym zadaniem, ale jednocześnie może przenieść strategię marketingową marki na wyższy poziom. Tworzenie obrazów wysokiej jakości jest niezwykle ważne, a kiedy marki umieszczają takie obrazy w swoich broszurach i broszurach, automatycznie przyciągają uwagę klientów i klientów w skuteczny sposób.
Etapy w cyklu przetwarzania danych
Przetwarzanie danych przebiega przez sześć ważnych etapów od gromadzenia do przechowywania. Oto krótki opis wszystkich etapów przetwarzania danych:
-
Kolekcja:
Dane muszą być gromadzone w jednym miejscu, zanim będzie można je zrozumieć. Jest to bardzo ważny i kluczowy etap, ponieważ jakość zebranych danych będzie miała bezpośredni wpływ na końcowy wynik. Dlatego ważne jest, aby dane gromadzone na wszystkich etapach były poprawne i dokładne, ponieważ będą miały bezpośredni wpływ na spostrzeżenia i ustalenia. Jeśli dane na samym początku są niepoprawne, ustalenia będą błędne, a uzyskane informacje mogą mieć katastrofalne konsekwencje dla wzrostu i rozwoju marki. Dobre zbieranie danych zapewni, że ustalenia i cele firmy będą trafne. Spis powszechny (zbieranie danych o wszystkim w grupie lub określonej kategorii populacji), ankieta przykładowa (metoda gromadzenia obejmująca tylko część całej populacji) i administracja według produktów to niektóre z typowych metod gromadzenia danych, które są stosowane przez firmy i marki we wszystkich sekcjach.
-
Przygotowanie:
Drugim etapem przetwarzania danych jest przygotowanie. Tutaj surowe dane są przekształcane w łatwiejszą do zarządzania formę, dzięki czemu można je analizować i przetwarzać w prostszy sposób. Surowa postać danych nie może być przetwarzana, ponieważ nie ma między nimi wspólnego łącza. Ponadto dane te należy również sprawdzić pod kątem dokładności. Przygotowanie danych obejmuje budowę zestawu danych, który można wykorzystać do eksploracji i przetwarzania przyszłych danych. Analiza danych jest bardzo ważna, ponieważ jeśli niewłaściwe informacje przedostaną się do procesu, mogą prowadzić do błędnych spostrzeżeń i wpływać na całą trajektorię wzrostu firmy w bardzo błędny i negatywny sposób.
-
Wejście:
Trzeci etap przetwarzania danych nazywany jest wejściem, w którym zweryfikowane dane są kodowane lub konwertowane w sposób, który można odczytać w maszynach. Te dane z kolei mogą być przetwarzane na komputerze. Wprowadzanie danych odbywa się za pomocą wielu metod, takich jak klawiatury, digitizer, skaner lub wprowadzanie danych z istniejącego źródła. Chociaż jest to proces czasochłonny, metoda wprowadzania danych wymaga również szybkości i dokładności. Dane wymagają formalnej i ścisłej metody składniowej, ponieważ moc przetwarzania jest wysoka, gdy trzeba rozbić złożone dane. Dlatego firmy uważają, że outsourcing na tym etapie jest dobrym pomysłem.
-
Przetwarzanie:
Na tym etapie dane są poddawane wielu manipulacjom i w tym momencie wykonywany jest program komputerowy, w którym znajduje się kod programu i śledzenie bieżących działań. Ten proces może zawierać wiele wątków wykonania, które wykonują instrukcje jednocześnie, w zależności od systemu operacyjnego. Podczas gdy komputer jest tylko grupą instrukcji pasywnych, proces jest faktycznym wykonaniem tych instrukcji. Dzisiaj rynek jest wypełniony wieloma programami, które przetwarzają ogromne ilości danych w krótkim czasie.
-
Wynik i interpretacja:
Jest to piąty etap przetwarzania danych i tutaj przetwarzane są informacje, a informacje przekazywane są następnie do użytkownika końcowego. Dane wyjściowe mogą być przekazywane w różnych formatach, takich jak drukowane raporty, audio, wideo lub monitor. Interpretacja danych jest niezwykle ważna, ponieważ są to spostrzeżenia, które pomogą firmie nie tylko osiągnąć bieżące cele, ale także ustalić plan przyszłych celów.
-
Przechowywanie:
Przechowywanie jest ostatnim etapem cyklu przetwarzania danych, w którym cały powyższy proces, co oznacza, że dane, instrukcje i spostrzeżenia są przechowywane w sposób, który można wykorzystać również w kontraktach terminowych. Dane i ich istotne informacje muszą być przechowywane w taki sposób, aby można było uzyskać do nich dostęp w prosty i skuteczny sposób. Komputery, a teraz systemy takie jak chmura, mogą skutecznie przechowywać duże ilości danych w łatwy i wygodny sposób, dzięki czemu jest to idealne rozwiązanie.
Po ustaleniu znaczenia przetwarzania danych dochodzimy do jednej z najważniejszych jednostek przetwarzania danych, jaką jest Apache Spark. Spark to środowisko obliczeń klastrowych typu open source opracowane przez University of California. Został później przekazany na rzecz Apache Software Foundation. W porównaniu z dwustopniowym paradygmatem MapReduce firmy Hadoop wielopoziomowe operacje Spark'a zapewniają dużą szybkość działania.
Polecane kursy
- Szkolenie dotyczące debugowania w Ruby
- Kursy PHP MySQL
- Kurs online na temat programowania VB.NET
- Szkolenie Fundacji ITIL
Istnieje wiele rzeczy, które odróżniają Spark od innych systemów, a oto niektóre z następujących czynności:
-
Apache Spark ma automatyczne dostrajanie pamięci:
Apache Spark udostępnia szereg regulowanych pokręteł, dzięki czemu programiści i administratorzy mogą z nich korzystać, aby przejąć kontrolę nad wydajnością swoich aplikacji. Ponieważ Spark jest strukturą w pamięci, ważne jest, aby była wystarczająca ilość pamięci, aby rzeczywiste operacje mogły być wykonywane z jednej strony, a wystarczająca ilość pamięci w pamięci podręcznej z drugiej strony. Ustalenie prawidłowych przydziałów nie jest łatwym zadaniem, ponieważ wymaga wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej, aby wiedzieć, które części ram należy dostroić. Nowe funkcje automatycznego dostrajania pamięci, które zostały wprowadzone w najnowszej wersji Spark, dzięki czemu jest to łatwa i wydajna platforma dla wszystkich sektorów. Dodatkowo Spark może się teraz automatycznie dostrajać, w zależności od użycia.
-
Spark może przetwarzać dane w błyskawicznym tempie:
Jeśli chodzi o Big Data, szybkość jest jednym z najważniejszych czynników. Pomimo dużej wielkości danych ważne jest, aby struktura danych mogła dostosowywać się do wielkości danych w szybki i skuteczny sposób. Spark umożliwia aplikacjom w klastrach Hadoop funkcjonowanie w pamięci sto razy szybciej i dziesięć razy szybciej, gdy dane działają na dysku. Jest to możliwe, ponieważ Spark zmniejsza liczbę operacji odczytu / zapisu na dysku, a ponieważ platforma Spark Apache przechowuje te pośrednie dane przetwarzania w pamięci, czyni to proces szybszym. Korzystając z koncepcji Resilient Distributed Datasets, Spark umożliwia przechowywanie danych w przejrzysty sposób na dysku pamięci. Dzięki skróceniu czasu odczytu i zapisu na dysku przetwarzanie danych staje się szybsze i ulepszone niż kiedykolwiek wcześniej.
-
Spark obsługuje wiele języków:
Spark pozwala użytkownikom pisać aplikacje w wielu językach, w tym Python, Scala i Java. Jest to niezwykle wygodne dla programistów, którzy mogą uruchamiać swoją aplikację w językach programowania, które już znają. Ponadto Spark ma wbudowany zestaw prawie 80 operatorów wysokiego poziomu, z których można korzystać w sposób interaktywny.
-
Spark obsługuje zaawansowane analizy:
Poza prostą mapą i ograniczaniem operacji, Spark zapewnia obsługę zapytań SQL, przesyłania strumieniowego danych i złożonych analiz, takich jak uczenie maszynowe i algorytmy grafowe. Łącząc te możliwości, Spark umożliwia użytkownikom pracę w jednym przepływie pracy.
-
Spark umożliwia przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym:
Apache Spark umożliwia użytkownikom przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym. Apache Spark Mapreduce zajmuje się głównie przetwarzaniem i przetwarzaniem przechowywanych danych, podczas gdy Spark manipuluje danymi w czasie rzeczywistym za pomocą Streaming Spark Apache. Obsługuje również frameworki, które działają również w integracji z Hadoop.
-
Spark ma aktywną i rozwijającą się społeczność:
Apache Spark, stworzony przez wielu programistów z ponad 50 firm, jest bardzo popularny. Rozpoczęty w 2009 roku ponad 250 programistów na całym świecie przyczyniło się do wzrostu i rozwoju Spark. Spark Apache ma również aktywne listy mailingowe i JIRA do śledzenia problemów.
-
Spark może działać w sposób niezależny, a także w integracji z Hadoop:
Spark może działać w sposób niezależny i współpracować z menedżerem klastrów YARN w Hadoop 2. Oznacza to, że może również odczytywać dane Hadoop. Może również czytać z innych źródeł danych Hadoop, takich jak HBase i HDFS. Właśnie dlatego jest odpowiedni dla marek, które chcą migrować swoje dane z czystych aplikacji Hadoop. Ponieważ Spark używa niezmienności, może nie być idealny we wszystkich przypadkach migracji.
Apache Spark od czasu swojej ewolucji jest głównym czynnikiem zmieniającym gry w dziedzinie dużych zbiorów danych. Jest to prawdopodobnie jeden z najbardziej znaczących projektów typu open source i został przyjęty przez wiele firm i organizacji na całym świecie ze znacznym sukcesem i oddziaływaniem. Przetwarzanie danych ma wiele korzyści dla firm, które chcą ustalić swoją rolę w gospodarce w skali globalnej. Dzięki zrozumieniu danych i uzyskaniu wglądu może pomóc markom w tworzeniu zasad i kampanii, które naprawdę wzmocnią je, zarówno w firmie, jak i poza nią na rynku. Oznacza to, że przetwarzanie danych i oprogramowanie takie jak Apache Spark mogą pomóc firmom w wykorzystaniu możliwości w skuteczny i skuteczny sposób.
Podsumowując, Spark to duża siła, która zmienia oblicze ekosystemu danych. Jest przeznaczony dla firm zależnych od szybkości, łatwości użytkowania i wyrafinowanej technologii. Wykonuje zarówno przetwarzanie wsadowe, jak i nowe obciążenia, w tym interaktywne zapytania, uczenie maszynowe i przesyłanie strumieniowe, co czyni go jedną z największych platform dla rozwoju i rozwoju firm na całym świecie.
Powiązane artykuły:-
Oto kilka artykułów, które pomogą ci uzyskać więcej szczegółów na temat Apache Spark, więc po prostu przejdź przez link.
- 12 niesamowitych pytań i odpowiedzi na rozmowę kwalifikacyjną Spark
- Top 10 najbardziej przydatnych pytań i odpowiedzi na wywiad PIG Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 przydatnych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Apache Pig vs Hoje Apache - Top 12 przydatnych różnic