Apache Spark - kaubamärgid ja ettevõtted kogu maailmas suruvad strateegiaid ja kasvupoliitikat silmas pidades ümbrikku, et nende konkurentsist edukalt edasi pääseda. Neid tehnikaid nimetatakse andmetöötluseks, millel on täna brändide ja ettevõtete toimimisel väga oluline ja lahutamatu roll. Kuna ettevõtetes on nii palju andmeid, on oluline, et kaubamärgid saaksid neid andmeid tõhusal viisil kasutada.
Selle põhjuseks on asjaolu, et andmed peavad olema loetavad, hõlbustades nendest teadmiste saamist. Ettevõtted vajavad ka standardvormingut, et nad saaksid teavet hõlpsalt ja tõhusalt töödelda. Andmetöötluse abil saavad ettevõtted edukate takistustega silmitsi seista ja konkurentsist kaugemale jõuda, kuna töötlemine aitab teil keskenduda produktiivsetele ülesannetele ja kampaaniatele. Andmetöötlusteenused on võimelised käsitlema paljusid põhitegevusega mitteseotud tegevusi, sealhulgas andmete teisendamine, andmesisestus ja muidugi andmetöötlus.
Andmetöötlus võimaldab ettevõtetel muuta oma andmed standardsesse elektroonilisse vormi. See muundamine võimaldab brändidel vastu võtta kiiremaid ja kiiremaid otsuseid, võimaldades brändidel senisest kiiremas tempos areneda ja kasvada. Kui kaubamärgid saavad keskenduda olulistele asjadele, saavad nad areneda ja kasvada konkurentsitihedalt ja edukalt. Mõned andmetöötluse alla kuuluvad teenused hõlmavad piltide töötlemist, kindlustusnõuete töötlemist, tšekkide töötlemist ja vormide töötlemist.
Kuigi need võivad ettevõttes tunduda väiksemate probleemidena, võivad need teie väärtust turul tõesti parandada. Kui tarbijad ja kliendid saavad teabele hõlpsalt ja turvaliselt juurde pääseda, saavad nad brändile lojaalsuse ja võimu tõhusal viisil suurendada. Vormide töötlemine on üks viis, kuidas kaubamärgid saavad teabe suuremale maailmale kättesaadavaks teha. Need vormid hõlmavad HTML-i, CV-sid, maksuvorme, erinevat tüüpi küsitlusi, arveid, vautšereid ja e-posti vorme.
Kõigi ettevõtete üks põhitehinguüksusi on tšekk ning see on kõigi äritehingute ja tehingute aluseks. Tšekkide töötlemise abil saavad kaubamärgid tagada, et tšekke töödeldakse õigesti ja et maksed tehakse õigeaegselt, aidates seeläbi brändidel säilitada ka oma mainet ja terviklikkust. Kindlustus on veel üks element, millel on oluline roll kaubamärkide toimimisel, kuna see aitab ettevõtetel oma kahjusid kiiresti ja turvaliselt hüvitada.
Kui investeerite heasse kindlustuse töötlemiskavasse, saavad kaubamärgid säästa aega ja vaeva ning samal ajal jätkata oma töökohustuste ja vastutusega. Piltide töötlemine võib tunduda väike ülesanne, kuid samal ajal võib viia brändi turundusstrateegia järgmisele tasemele. Kvaliteetsete piltide tegemine on äärmiselt oluline ja kui kaubamärgid panevad sellised pildid oma brošüüridesse ja brošüüridesse, tõmbavad need automaatselt tõhusalt klientide ja klientide tähelepanu.
Andmetöötlustsükli etapid
Andmetöötlus läbib kuus olulist etappi alates kogumisest kuni säilitamiseni. Siin on lühike kirjeldus andmete töötlemise kõigi etappide kohta:
-
Kollektsioon:
Andmed tuleb koguda ühest kohast, enne kui neid mõtet mõista saab. See on väga oluline ja ülioluline etapp, kuna kogutud andmete kvaliteedil on otsene mõju lõpptulemusele. Sellepärast on oluline, et kõigil etappidel kogutavad andmed oleksid korrektsed ja täpsed, kuna need mõjutavad otseselt teadmisi ja järeldusi. Kui andmed on iseenesest valed, siis on järeldused valed ja saadud teadmistel võivad olla kaubamärgi kasvule ja arengule hukatuslikud tagajärjed. Hea andmete kogumine tagab, et ettevõtte leiud ja sihtmärgid on kaubamärgil õiged. Loendus (andmete kogumine kõige kohta rühmas või konkreetses elanikkonna kategoorias), valimiuuring (kogumismeetod, mis hõlmab ainult osa kogu elanikkonnast) ja haldusproduktid toodete kaupa on mõned levinumad andmekogumismeetodite tüübid, mida ettevõtted ja kaubamärgid kõigis sektsioonides.
-
Valmistamine:
Andmetöötluse teine etapp on ettevalmistamine. Siin muundatakse töötlemata andmed hõlpsamini hallatavaks vormiks, nii et neid saab lihtsamaks analüüsida ja töödelda. Andmete töötlemata vormi ei saa töödelda, kuna nende vahel puudub ühine seos. Lisaks sellele tuleb kontrollida ka nende andmete õigsust. Andmete ettevalmistamine hõlmab sellise andmekogumi ehitamist, mida saab kasutada tulevaste andmete uurimiseks ja töötlemiseks. Andmete analüüsimine on väga oluline, kuna kui vale teave imbub protsessi, võib see põhjustada valesid teadmisi ja mõjutada kogu ettevõtte kasvutrajektoori väga valel ja negatiivsel viisil.
-
Sisend:
Andmetöötluse kolmandaks etapiks nimetatakse sisendit, kus kontrollitud andmed kodeeritakse või teisendatakse viisil, mida saab masinates lugeda. Neid andmeid saab omakorda arvutis töödelda. Andmete sisestamine toimub mitmel viisil, näiteks klaviatuurid, digiteerija, skanner või olemasolevast allikast sisestatud andmed. Ehkki see on aeganõudev protsess, nõuab sisestusmeetod ka kiirust ja täpsust. Andmete jaoks on vaja ametlikku ja ranget süntaksimeetodit, kuna keerukate andmete lagundamisel on töötlemisvõimsus suur. Seetõttu arvavad ettevõtted, et praeguses etapis on allhange hea mõte.
-
Töötlemine:
Selles etapis tehakse andmetega palju manipulatsioone ja sellel hetkel käivitatakse arvutiprogramm, kus on programmi kood ja jooksvate toimingute jälgimine. See protsess võib sisaldada mitut täitmisniiti, mis täidavad juhiseid samaaegselt, sõltuvalt opsüsteemist. Kui arvuti on vaid passiivsete juhiste rühm, on protsess nende juhiste tegelik täitmine. Täna on turg täis mitut tarkvara, mis töötleb lühikese aja jooksul tohutul hulgal andmeid.
-
Väljund ja tõlgendus:
See on andmetöötluse viies etapp ja just siin töödeldakse andmeid ning seejärel edastatakse teadmised lõppkasutajale. Väljundit saab edastada erinevates vormingutes, näiteks prinditud aruannetes, heli-, video- või monitorina. Andmete tõlgendamine on äärmiselt oluline, kuna just sellised teadmised juhendavad ettevõtet mitte ainult oma praeguste eesmärkide saavutamisel, vaid ka tulevaste eesmärkide ja eesmärkide koostamisel.
-
Ladustamine:
Salvestusruum on andmetöötlustsükli viimane etapp, kus kogu ülaltoodud protsess, st andmed, juhised ja arusaamad, salvestatakse viisil, mida saab kasutada ka futuurides. Andmeid ja nende asjakohaseid teadmisi tuleb säilitada nii, et neile oleks lihtsal ja tõhusal viisil juurde pääseda ja neid hankida. Arvutid ja nüüd sellised süsteemid nagu pilv suudavad tõhusalt hõlpsalt ja hõlpsalt hoida tohutul hulgal andmeid, muutes selle ideaalseks lahenduseks.
Pärast andmetöötluse olulisuse tuvastamist jõuame ühe olulisema andmetöötlusüksuse juurde, milleks on Apache Spark. Spark on avatud lähtekoodiga klastrite arvutamise raamistik, mille töötas välja California ülikool. Hiljem annetati see Apache Tarkvarafondile. Vastupidiselt Hadoopi kaheastmelisele kettapõhisele MapReduce'i paradigmale pakuvad Sparki mitmeastmelised primitiivid jõudluse jaoks suurt kiirust.
Soovitatavad kursused
- Ruby silumiskoolitus
- PHP MySQL kursused
- Veebikursus VB.NET programmeerimisest
- ITIL sihtasutuse koolitus
On palju asju, mis eristavad Sparki teistest süsteemidest, ja siin on mõned neist:
-
Apache Sparkil on automaatne mälu häälestamine:
Apache Spark on pakkunud mitmeid häälestatavaid nuppe, nii et programmeerijad ja administraatorid saaksid neid kasutada oma rakenduste toimimise eest vastutamiseks. Kuna Spark on mälusisene raamistik, on oluline, et mälu oleks piisavalt, et tegelikke toiminguid saaks teostada ühelt poolt ja vahemälus oleks piisavalt mälu. Õigete eraldiste määramine ei ole lihtne ülesanne, kuna selleks, et teada saada, milliseid raamistiku osi tuleb häälestada, on vaja kõrgeid teadmisi. Sparki uusimas versioonis tutvustatud uued automaatsed mälu häälestamise võimalused, muutes selle hõlpsaks ja tõhusaks kasutamiseks kõigis sektorites. Lisaks saab Spark nüüd sõltuvalt kasutusest ennast automaatselt häälestada.
-
Spark saab töödelda andmeid kiire kiirusega:
Suurte andmete puhul on kiirus üks kriitilisemaid tegureid. Hoolimata sellest, et andmed on suured, on oluline, et andmeraamistik saaks andmete mahuga kiiresti ja tõhusalt kohaneda. Spark võimaldab Hadoopi klastrites asuvatel rakendustel mälu korral sada korda kiiremini ja kümme korda kiiremini töötada, kui andmed kettale jooksevad. See on võimalik, kuna Spark vähendab plaadile lugemise / kirjutamise arvu ja kuna apache sädemeraamistik salvestab selle vahepealse töötlemise andmed mällu, muudab see kiiremaks protsessiks. Kasutades elastsete hajutatud andmekogude kontseptsiooni, võimaldab Spark andmeid läbipaistval viisil mälukettale salvestada. Lühendades plaadil lugemise ja kirjutamise aega, muutub andmetöötlus kiiremaks ja paremaks kui kunagi varem.
-
Spark toetab paljusid keeli:
Spark võimaldab kasutajatel kirjutada oma rakendusi mitmes keeles, sealhulgas Python, Scala ja Java. See on arendajatele äärmiselt mugav oma rakenduse käitamiseks programmeerimiskeeltes, millega nad on juba tuttavad. Lisaks on Sparkil sisseehitatud ligi 80 kõrgetasemelise operaatori komplekt, mida saab kasutada ka interaktiivsel viisil.
-
Spark toetab keerulist analüütikat:
Lisaks lihtsale kaardistamisele ja toimingute vähendamisele pakub Spark SQL-i päringute, voogesituse andmete ja keeruka analüüsi, näiteks masinõppe ja graafikute algoritmide tuge. Neid võimalusi kombineerides võimaldab Spark kasutajatel töötada ka ühes töövoodis.
-
Spark võimaldab reaalajas voogesituse protsessi:
Apache Spark võimaldab kasutajatel reaalajas voogesitust käsitleda. Apache Spark Mapreduce töötleb ja töötleb peamiselt salvestatud andmeid, samal ajal kui Spark manipuleerib andmetega reaalajas, kasutades apache-sädeme voogesitust. See saab hakkama ka raamistikega, mis toimivad ka Hadoopiga integreerituna.
-
Sparkil on aktiivne ja laienev kogukond:
Apache Spark on paljude populaarsete arendajate komplekt, mis hõlmab rohkem kui 50 ettevõtet. Alates 2009. aastast on Sparki kasvu ja arendamisse panustanud enam kui 250 arendajat kogu maailmas. Apache sparkil on ka aktiivsed meililistid ja JIRA väljaannete jälgimiseks.
-
Spark võib töötada nii iseseisvalt kui ka Hadoopiga integreeritult:
Spark on võimeline iseseisvalt töötama ja on võimeline tegema koostööd Hadoop 2 YARN klastrihalduriga. See tähendab, et see suudab lugeda ka Hadoopi andmeid. Seda saab lugeda ka teistest Hadoopi andmeallikatest, näiteks HBase ja HDFS. Seetõttu sobib see brändidele, kes soovivad oma andmed puhtatest Hadoopi rakendustest üle viia. Kuna Spark kasutab muutmatust, ei pruugi see olla ideaalne kõigi rändejuhtumite jaoks.
Apache Spark on olnud suur mängude vahetaja suurandmete valdkonnas alates selle arengust. See on olnud tõenäoliselt üks olulisemaid avatud lähtekoodiga projekte ning selle on paljudes ettevõtetes ja organisatsioonides kogu maailmas kasutusele võtnud märkimisväärse edu ja mõjuga. Andmetöötlusel on palju eeliseid ettevõtetele, kes soovivad oma rolli majanduses kindlaks teha globaalses mastaabis. Andmete mõistmisel ja neilt teadmiste saamisel võib see aidata brändidel luua eeskirju ja kampaaniaid, mis annavad neile tõelise mõjuvõimu nii ettevõttesiseselt kui ka turul väljaspool. See tähendab, et andmetöötlus ja tarkvara nagu Apache Spark võivad aidata ettevõtetel võimalusi tõhusalt ja edukalt kasutada.
Kokkuvõtteks võib öelda, et Spark on suur jõud, mis muudab andmete ökosüsteemi nägu. See on mõeldud ettevõtetele, mis sõltuvad kiirusest, kasutusmugavusest ja keerulisest tehnoloogiast. See teostab nii pakkide töötlemist kui ka uusi töökoormusi, sealhulgas interaktiivseid päringuid, masinõpet ja voogesitust, muutes selle üheks suurimaks ettevõtete kasvu ja arengu platvormiks kogu maailmas.
Seotud artiklid:-
Siin on mõned artiklid, mis aitavad teil Apache Sparki kohta rohkem üksikasju saada, nii et minge lihtsalt lingi kaudu.
- 12 hämmastavat Sparki intervjuu küsimust ja vastust
- 10 parimat Apache PIG-i intervjuu küsimust ja vastust
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 kasulikku asja, mida peate teadma
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 parimat erinevust