Apache Spark - Brandurile și afacerile din întreaga lume împing plicul, atunci când vine vorba de strategii și politici de creștere, pentru a avansa concurența într-o manieră de succes. Una dintre aceste tehnici se numește prelucrarea datelor, care joacă astăzi un rol foarte important și integral în funcționarea mărcilor și companiilor. Cu atât de multe date prezente în cadrul companiilor, este important ca mărcile să înțeleagă aceste date într-o manieră eficientă.
Acest lucru se datorează faptului că datele trebuie să fie o manieră lizibilă, care să ușureze obținerea informațiilor de la ele. De asemenea, companiile au nevoie de un format standardizat pentru a putea prelucra informațiile într-un mod simplu și eficient. Odată cu prelucrarea datelor, companiile se pot confrunta cu obstacole într-o manieră de succes și pot merge înaintea concurenței lor, deoarece procesarea vă poate ajuta să vă concentrați pe sarcini și campanii productive. Serviciile de procesare a datelor sunt capabile să se ocupe de o mulțime de activități non-core, inclusiv conversia datelor, introducerea datelor și, desigur, procesarea datelor.
Prelucrarea datelor permite companiilor să-și transforme datele într-un formular electronic standard. Această conversie permite mărcilor să ia decizii mai rapide și mai rapide, permițând astfel mărcilor să se dezvolte și să crească într-un ritm rapid decât înainte. Când mărcile se pot concentra pe lucruri care contează, pot dezvolta și crește într-un mod competitiv și de succes. Unele servicii care fac obiectul prelucrării datelor includ procesarea imaginilor, procesarea cererilor de asigurare, procesarea verificărilor și procesarea formularelor.
În timp ce acestea pot părea ca probleme minore în cadrul unei companii, acestea îți pot îmbunătăți cu adevărat valoarea pe piață. Atunci când consumatorii și clienții pot accesa informațiile într-o manieră ușoară și sigură, ei vor putea să-și consolideze fidelitatea și puterea mărcii într-o manieră eficientă. Prelucrarea formularelor este o modalitate prin care mărcile pot pune informațiile la dispoziția lumii mari. Aceste formulare includ HTML, CV-uri, formulare fiscale, diferite tipuri de sondaj, facturi, vouchere și formulare de e-mail.
Una dintre unitățile de bază de tranzacții pentru toate companiile este un cec și este baza pentru toate tranzacțiile comerciale și tranzacțiile. Cu ajutorul procesării cecurilor, mărcile se pot asigura că verificările lor sunt procesate în mod corespunzător și că plățile sunt efectuate la timp, ajutând astfel mărcile să își mențină reputația și integritatea. Asigurarea este un alt element care joacă un rol important în funcționarea mărcilor, deoarece ajută companiile să le ramburseze pierderile într-un mod rapid și sigur.
Când investești într-un bun plan de procesare a asigurărilor, mărcile pot economisi timp și efort, în același timp continuând cu sarcinile și responsabilitățile lor. Procesarea imaginilor poate părea o sarcină minoră, dar în același timp poate duce strategia de marketing a mărcii la nivelul următor. Realizarea de imagini de înaltă calitate este extrem de importantă și atunci când mărcile introduc astfel de imagini în broșurile și broșurile, acestea atrag automat atenția clienților și clienților într-o manieră eficientă.
Etapele ciclului de prelucrare a datelor
Prelucrarea datelor trece prin șase etape importante de la colectare la stocare. Iată o scurtă descriere despre toate etapele procesării datelor:
-
Colectie:
Datele trebuie colectate într-un singur loc înainte de a se putea înțelege vreun sens. Aceasta este o etapă foarte importantă și crucială, deoarece calitatea datelor colectate va avea un impact direct asupra producției finale. De aceea, este important ca datele colectate în toate etapele să fie corecte și corecte, deoarece acestea vor avea un impact direct asupra informațiilor și constatărilor. Dacă datele sunt incorecte la început, rezultatele vor fi greșite și perspectivele obținute pot avea consecințe dezastruoase asupra creșterii și dezvoltării mărcii. O bună colectare de date va asigura că rezultatele și țintele companiei sunt corecte pe marcă. Recensământul (colectarea de date despre tot ceea ce face parte dintr-un grup sau o anumită categorie de populație), sondaj de probe (metoda de colectare care include doar o secțiune a întregii populații) și administrativ pe produs sunt unele dintre tipurile comune de metode de colectare a datelor utilizate de companii și mărci din toate secțiunile.
-
Mod de preparare:
A doua etapă a procesării datelor este pregătirea. Aici datele brute sunt transformate într-o formă mai ușor de gestionat, astfel încât acestea pot fi analizate și procesate într-o manieră mai simplă. Forma brută a datelor nu poate fi procesată, deoarece nu există o legătură comună între ele. În plus, aceste date trebuie verificate și pentru exactitate. Pregătirea datelor implică construirea unui set de date care poate fi utilizat pentru explorarea și procesarea datelor viitoare. Analiza datelor este foarte importantă, deoarece, dacă informațiile greșite intră în proces, acestea pot duce la idei greșite și pot avea impact asupra întregii traiectorii de creștere a companiei într-un mod foarte greșit și negativ.
-
Intrare:
A treia etapă a procesării datelor se numește intrare unde datele verificate sunt codificate sau convertite într-o manieră care poate fi citită în mașini. Aceste date la rândul lor pot fi procesate într-un computer. Introducerea datelor se face prin mai multe metode, cum ar fi tastaturile, digitizatorul, scanerul sau introducerea datelor dintr-o sursă existentă. Deși este un proces care consumă timp, metoda de intrare necesită, de asemenea, viteză și precizie. Datele necesită o metodă de sintaxă formală și strictă, deoarece puterea de procesare este mare atunci când datele complexe trebuie defalcate. De aceea, companiile consideră că externalizarea în această etapă este o idee bună.
-
Prelucrare:
În această etapă, datele sunt supuse la o mulțime de manipulări și în acest moment este executat un program de calculator unde există un cod de program și urmărirea activităților curente. Acest proces poate conține mai multe fire de execuție care execută instrucțiuni simultan, în funcție de sistemul de operare. În timp ce un computer este doar un grup de instrucțiuni pasive, un proces este executarea propriu-zisă a acestor instrucțiuni. Astăzi, piața este plină cu mai multe programe software care procesează cantități uriașe de date într-o perioadă scurtă de timp.
-
Rezultat și interpretare:
Aceasta este a cincea etapă a procesării datelor și este aici că datele sunt procesate informații, iar informațiile sunt apoi transmise utilizatorului final. Ieșirea poate fi transmisă în diferite formate precum rapoarte tipărite, audio, video sau monitor. Interpretarea datelor este extrem de importantă, deoarece acestea sunt ideile care vor ghida compania nu numai pentru atingerea obiectivelor actuale, ci și pentru stabilirea unui model pentru obiectivele și obiectivele viitoare.
-
Depozitare:
Stocarea este ultima etapă a ciclului de prelucrare a datelor unde întregul proces de mai sus, în sensul că datele, instrucțiunile și informațiile sunt stocate într-un mod care să poată fi utilizate și în viitor. Datele și informațiile relevante ale acestora trebuie să fie stocate astfel încât să poată fi accesate și preluate într-un mod simplu și eficient. Calculatoarele și acum sistemele precum cloud pot reține în mod eficient cantități vaste de date într-o manieră ușoară și convenabilă, ceea ce o face soluția ideală.
După stabilirea importanței procesării datelor, ajungem la una dintre cele mai importante unități de prelucrare a datelor, care este Apache Spark. Spark este un cadru de calcul open source cluster care a fost dezvoltat de Universitatea din California. Ulterior a fost donat Apache Software Foundation. În comparație cu paradigma MapReduce bazată pe disc pe două etape a lui Hadoop, primitivele multi-stadiu ale lui Spark oferă o viteză mare pentru performanță.
Cursuri recomandate
- Antrenament de depanare Ruby
- Cursuri PHP MySQL
- Curs online de programare VB.NET
- Instruirea Fundației ITIL
Există multe lucruri care diferențiază Spark de alte sisteme și iată câteva dintre următoarele:
-
Apache Spark are reglare automată a memoriei:
Apache Spark a furnizat o serie de butoane reglabile, astfel încât programatorii și administratorii să le poată folosi pentru a se ocupa de performanțele aplicațiilor lor. Deoarece Spark este un cadru în memorie, este important să existe suficientă memorie, astfel încât operațiunile reale să poată fi efectuate pe de o parte și să aibă suficientă memorie în memoria cache, pe de altă parte. Stabilirea alocărilor corecte nu este o sarcină ușoară, deoarece necesită un nivel ridicat de expertiză pentru a ști ce părți ale cadrului trebuie reglate. Noile capabilități automate de ajustare a memoriei, care au fost introduse în cea mai recentă versiune a Spark, îl fac un cadru ușor și eficient de utilizat, în toate sectoarele. În plus, Spark se poate regla automat, în funcție de utilizare.
-
Spark poate prelucra datele într-un ritm rapid de iluminare:
Când vine vorba de Big Data, viteza este unul dintre cei mai critici factori. În ciuda dimensiunii datelor mari, este important ca cadrul de date să se poată adapta cu dimensiunea datelor într-un mod rapid și eficient. Spark permite aplicațiilor din clusterele Hadoop să funcționeze de sute de ori mai rapid în memorie și de zece ori mai rapid când datele rulează pe disc. Acest lucru este posibil, deoarece Spark reduce numărul de citire / scriere pe disc și, întrucât cadrul Apache Spark Framework stochează aceste date de procesare intermediară în memorie, îl face un proces mai rapid. Prin utilizarea conceptului de date distribuite rezistente, Spark permite stocarea datelor în mod transparent pe discul de memorie. Prin reducerea timpului de citire și scriere pe disc, prelucrarea datelor devine mai rapidă și îmbunătățită ca niciodată.
-
Spark acceptă multe limbi:
Spark le permite utilizatorilor să își scrie aplicațiile în mai multe limbi, inclusiv Python, Scala și Java. Acest lucru este extrem de convenabil pentru dezvoltatori să-și execute aplicația pe limbaje de programare pe care le cunosc deja. În plus, Spark vine cu un set încorporat de aproape 80 de operatori la nivel înalt, care pot fi folosiți într-o manieră interactivă.
-
Spark acceptă analize sofisticate:
Pe lângă o simplă hartă și reducerea operațiunilor, Spark oferă suport pentru interogări SQL, date în flux și analize complexe, cum ar fi învățarea automată și algoritmii de grafic. Prin combinarea acestor funcții, Spark le permite utilizatorilor să lucreze într-un singur flux de lucru.
-
Spark permite procesul de transmisie în timp real:
Apache Spark le permite utilizatorilor să se ocupe de streaming în timp real. Apache Spark Mapreduce gestionează și prelucrează în principal datele stocate, în timp ce Spark manipulează datele în timp real cu ajutorul apache Spark Streaming. De asemenea, se poate ocupa de cadre care funcționează și în integrare cu Hadoop.
-
Spark are o comunitate activă și în expansiune:
Construit de un set larg de dezvoltatori care au cuprins peste 50 de companii, Apache Spark este cu adevărat popular. Începând din anul 2009, peste 250 de dezvoltatori de pe tot globul au contribuit la creșterea și dezvoltarea Spark. Spark Apache are, de asemenea, o listă de distribuție activă și JIRA pentru urmărirea problemelor.
-
Spark poate funcționa într-un mod independent, precum și în integrarea cu Hadoop:
Spark este capabil să funcționeze în mod independent și este capabil să lucreze cu managerul clusterului YARN al lui Hadoop 2. Aceasta înseamnă că poate citi și datele Hadoop. Se poate citi și din alte surse de date Hadoop, cum ar fi HBase și HDFS. Acesta este motivul pentru care este potrivit pentru brandurile care doresc să-și migreze datele din aplicațiile Hadoop pure. Deoarece Spark utilizează imuabilitatea, s-ar putea să nu fie ideal pentru toate cazurile de migrare.
Apache Spark a fost un important schimbător de jocuri în domeniul datelor mari de la evoluția sa. A fost probabil unul dintre cele mai semnificative proiecte open source și a fost adoptat de multe companii și organizații de pe glob, cu un nivel considerabil de succes și impact. Prelucrarea datelor are multe beneficii pentru companiile care doresc să-și stabilească rolul în economie la scară globală. Înțelegând datele și obținând cunoștințe cu privire la ele, poate ajuta brandurile să creeze politici și campanii care să le abilitate cu adevărat, atât în cadrul companiei, cât și în afara acesteia pe piață. Aceasta înseamnă că procesarea datelor și software-ul precum Apache Spark pot ajuta companiile să utilizeze oportunitățile într-un mod eficient și de succes.
În concluzie, Spark este o forță mare care schimbă fața ecosistemului de date. Este construit pentru companii care depind de viteză, ușurință de utilizare și tehnologie sofisticată. Realizează atât prelucrări de loturi, cât și noi sarcini de lucru, inclusiv interogări interactive, învățare automată și streaming, făcând astfel una dintre cele mai mari platforme pentru creșterea și dezvoltarea companiilor din întreaga lume.
Articole similare:-
Iată câteva articole care vă vor ajuta să obțineți mai multe detalii despre scânteia Apache, așa că accesați linkul.
- 12 întrebări și răspunsuri la uimitorul spark
- Top 10 Cele mai utile întrebări și răspunsuri la interviul Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 lucruri utile pe care trebuie să le știi
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 diferențe utile