Apache Spark - Марките и бизнесът по целия свят натискат плика, когато става въпрос за стратегии и политики за растеж, за да изминат успешно своята конкуренция. Една от тези техники се нарича обработка на данни, която днес играе много важна и неразделна роля във функционирането на марките и компаниите. При наличието на толкова много данни в компаниите е важно марките да могат да осмислят тези данни по ефективен начин.
Това е така, защото данните трябва да се четат по начин, който улеснява получаването на информация от тях. Компаниите също се нуждаят от стандартизиран формат, за да могат да обработват информация по прост и ефективен начин. С обработката на данни компаниите могат да се сблъскат с препятствия по успешен начин и да изпреварят конкуренцията си, тъй като обработката може да ви помогне да се концентрирате върху продуктивни задачи и кампании. Услугите за обработка на данни са в състояние да се справят с много основни дейности, включително преобразуване на данни, въвеждане на данни и разбира се обработка на данни.
Обработката на данни позволява на компаниите да преобразуват своите данни в стандартен електронен вид. Тази конверсия позволява на марките да вземат по-бързи и бързи решения, като по този начин позволява на марките да се развиват и да се развиват с по-бързи темпове от преди. Когато марките могат да се съсредоточат върху важни неща, те могат да се развиват и да се развиват по конкурентен и успешен начин. Някои услуги, които попадат под обработка на данни, включват обработка на изображения, обработка на застрахователни искове, обработка на чекове и обработка на формуляри.
Въпреки че те могат да изглеждат като незначителни проблеми в рамките на една компания, те наистина могат да подобрят вашата стойност на пазара. Когато потребителите и клиентите имат достъп до информация по лесен и сигурен начин, те ще могат да изграждат лоялност и мощ на марката по ефективен начин. Обработката на формуляри е един от начините, по които марките могат да предоставят информация на по-големия свят. Тези форми включват HTML, автобиографии, данъчни формуляри, различни видове анкети, фактури, ваучери и имейл формуляри.
Една от основните транзакционни единици за всички компании е чек и тя е основа за всички търговски сделки и сделки. С помощта на обработката на чекове марките могат да гарантират, че техните чекове се обработват правилно и че плащанията се извършват навреме, като по този начин помагат на марките да запазят своята репутация и цялост. Застраховането е друг елемент, който играе важна роля във функционирането на марките, тъй като помага на компаниите да възстановят загубите си бързо и сигурно.
Когато инвестирате в добър план за обработка на застраховките, марките могат да спестят време и усилия, като в същото време продължават със своите служебни задължения и отговорности. Обработката на изображения може да изглежда като малка задача, но в същото време може да изведе маркетинговата стратегия на марката на следващото ниво. Правенето на висококачествени изображения е изключително важно и когато марките поставят такива изображения в своите брошури и памфлети, те автоматично привличат вниманието на клиентите и клиентите по ефективен начин.
Етапи в цикъла на обработка на данните
Обработката на данни преминава през шест важни етапа от събиране до съхранение. Ето кратко описание за всички етапи на обработка на данни:
-
Колекция:
Данните трябва да се събират на едно място, преди да може да се направи някакъв смисъл от тях. Това е много важен и важен етап, тъй като качеството на събраните данни ще има пряко влияние върху крайния резултат. Ето защо е важно данните, събрани на всички етапи, да са правилни и точни, защото те ще имат пряко влияние върху прозренията и констатациите. Ако данните са неточни в самото начало, изводите ще бъдат грешни и получените прозрения могат да имат катастрофални последици върху растежа и развитието на марката. Доброто събиране на данни ще гарантира, че констатациите и целите на компанията са точно на марката. Преброяването (събиране на данни за всичко в група или определена категория население), примерно проучване (метод за събиране, който включва само част от цялото население) и административно по продукт са някои от често срещаните видове методи за събиране на данни, които се използват от компании и марки във всички секции.
-
Получаване:
Вторият етап на обработка на данните е подготовката. Тук суровите данни се преобразуват в по-управляема форма, така че да могат да бъдат анализирани и обработени по по-прост начин. Суровата форма на данни не може да бъде обработена, тъй като няма обща връзка между тях. В допълнение, тези данни също трябва да бъдат проверени за точност. Подготовката на данни включва изграждането на набор от данни, който може да се използва за проучване и обработка на бъдещи данни. Анализът на данните е много важен, тъй като ако грешна информация проникне в процеса, това може да доведе до погрешни прозрения и да повлияе на цялата траектория на растеж на компанията по много грешен и отрицателен начин.
-
Вход:
Третият етап на обработка на данни се нарича вход, където проверените данни се кодират или преобразуват по начин, който може да бъде прочетен в машини. Тези данни от своя страна могат да бъдат обработвани в компютър. Въвеждането на данни става чрез множество методи като клавиатури, цифровизатор, скенер или въвеждане на данни от съществуващ източник. Въпреки че това отнема много време, методът на въвеждане изисква също скорост и точност. Данните изискват официален и строг синтаксичен метод, тъй като мощността на обработката е висока, когато сложните данни трябва да бъдат разбити. Ето защо компаниите смятат, че аутсорсингът на този етап е добра идея.
-
Обработка:
На този етап данните са подложени на много манипулации и в този момент се изпълнява компютърна програма, където има програмен код и проследяване на текущите дейности. Този процес може да съдържа множество нишки на изпълнение, които изпълняват инструкции едновременно, в зависимост от операционната система. Докато компютърът е просто група инструкции, които са пасивни, процесът е действителното изпълнение на тези инструкции. Днес пазарът е изпълнен с множество софтуерни програми, които обработват огромни количества данни за кратък период от време.
-
Резултати и интерпретация:
Това е петият етап на обработка на данни и именно тук данните се обработват информация и прозренията след това се предават на крайния потребител. Изходът може да се препредава в различни формати като отпечатани отчети, аудио, видео или монитор. Интерпретацията на данните е изключително важна, тъй като това е прозрението, което ще насочи компанията не само към постигане на текущите й цели, но и за определяне на план за бъдещи цели и задачи.
-
съхранение:
Съхраняването е последният етап от цикъла на обработка на данни, където целият процес по-горе, което означава данните, инструкциите и прозренията се съхраняват по начин, който могат да бъдат използвани и във фючърсите. Данните и съответната информация трябва да се съхраняват по такъв начин, че да могат да бъдат достъпни и извлечени по прост и ефективен начин. Компютрите и сега системи като облак могат ефективно да съхраняват огромно количество данни по лесен и удобен начин, което го прави идеалното решение.
След като установихме значението на обработката на данни, стигаме до един от най-важните звена за обработка на данни, който е Apache Spark. Spark е клъстерна изчислителна рамка с отворен код, която е разработена от Калифорнийския университет. По-късно е дарена на софтуерната фондация Apache. За разлика от двуетапната дискова парадигма на Hadoop MapReduce, многоетапните примитиви на Spark осигуряват голяма скорост за изпълнение.
Препоръчителни курсове
- Обучение за отстраняване на грешки в Ruby
- PHP MySQL Курсове
- Онлайн курс по програмиране на VB.NET
- ITIL Foundation Training
Има много неща, които отличават Spark от другите системи и ето някои от следните:
-
Apache Spark има автоматична настройка на паметта:
Apache Spark предостави редица настройващи се копчета, така че програмистите и администраторите да могат да ги използват, за да поемат отговорността за работата на своите приложения. Тъй като Spark е рамка в паметта, важно е да има достатъчно памет, така че действителните операции да могат да се извършват от една страна и да имат достатъчно памет в кеша от друга страна. Определянето на правилните разпределения не е лесна задача, тъй като изисква високо ниво на опит, за да се знае кои части от рамката трябва да бъдат настроени. Новите възможности за автоматична настройка на паметта, които бяха представени в най-новата версия на Spark, което го прави лесна и ефективна рамка за използване във всички сектори. Освен това, Spark вече може да се настрои автоматично, в зависимост от употребата.
-
Spark може да обработва данни с бързо темпо на осветление:
Що се отнася до Big Data, скоростта е един от най-критичните фактори. Въпреки големината на данните е голяма, рамката на данните е в състояние да се коригира с размера на данните бързо и ефективно. Spark позволява на приложенията в клъстери Hadoop да функционират сто пъти по-бързо в паметта и десет пъти по-бързо, когато данните се пускат на диска. Това е възможно, тъй като Spark намалява броя на четене / запис на диск и тъй като рамката на апашерска искра съхранява тази междинна обработка на данни в паметта, я прави по-бърз процес. Използвайки концепцията за устойчиви разпределени набори от данни, Spark позволява съхраняването на данни по прозрачен начин на диска с памет. С намаляването на времето за четене и запис на диск, обработката на данни става по-бърза и подобрена от всякога.
-
Spark поддържа много езици:
Spark позволява на потребителите да пишат своите приложения на различни езици, включително Python, Scala и Java. Това е изключително удобно за разработчиците да стартират приложението си на езици за програмиране, с които те вече са запознати. В допълнение, Spark се предлага с вграден набор от близо 80 оператори на високо ниво, които могат да се използват по интерактивен начин.
-
Spark поддържа сложен анализ:
Освен проста карта и намаляване на операциите, Spark осигурява поддръжка за SQL заявки, поточно предаване на данни и сложна анализация като машинно обучение и графични алгоритми. Чрез комбиниране на тези възможности Spark позволява на потребителите да работят и в един работен процес.
-
Spark позволява процес на поточно предаване в реално време:
Apache Spark позволява на потребителите да се справят с поточно предаване в реално време. Apache Spark Mapreduce главно обработва и обработва запаметените данни, докато Spark манипулира данните в реално време с помощта на апашe искра Streaming. Той може също да се справи с рамки, които работят в интеграция и с Hadoop.
-
Spark има активна и разширяваща се общност:
Изградена от широк набор от разработчици, които обхващат повече от 50 компании, Apache Spark е наистина популярен. Започнали през 2009 г., над 250 разработчици по целия свят са допринесли за растежа и развитието на Spark. Apache искрата също има активни списъци за изпращане и JIRA за проследяване на проблеми.
-
Spark може да работи по независим начин, както и в интеграция с Hadoop:
Spark може да работи по независим начин и е в състояние да работи с мениджъра на клъстерите YARN на Hadoop 2. Това означава, че може да чете и данни на Hadoop. Той може да чете и от други източници на данни на Hadoop като HBase и HDFS. Ето защо е подходящ за марки, които искат да мигрират данните си от чисти Hadoop приложения. Тъй като Spark използва неизменност, тя може да не е идеална за всички случаи на миграция.
Apache Spark е основен чейнджър на игри в областта на големите данни от еволюцията си. Той вероятно е един от най-важните проекти с отворен код и е приет от много компании и организации по целия свят със значително ниво на успех и въздействие. Обработката на данни има много ползи за компаниите, които искат да утвърдят своята роля в икономиката в световен мащаб. Разбирайки данните и получавайки прозрения от тях, това може да помогне на марките да създадат политики и кампании, които наистина ще им дадат възможност, както в рамките на компанията, така и извън нея на пазара. Това означава, че обработката на данни и софтуерът като Apache Spark може да помогне на компаниите да използват възможностите по ефективен и успешен начин.
В заключение, Spark е голяма сила, която променя облика на екосистемата на данните. Той е създаден за компании, които зависят от бързината, лекотата на използване и усъвършенстваната технология. Той извършва както пакетна обработка, така и нови натоварвания, включително интерактивни заявки, машинно обучение и стрийминг, което го прави една от най-големите платформи за растеж и развитие на компании по целия свят.
Свързани статии:-
Ето няколко статии, които ще ви помогнат да получите повече подробности за Apache Spark, така че просто преминете през линка.
- 12 удивителни искрови интервюта въпроси и отговори
- Топ 10 най-полезни въпроси и отговор за интервю на Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 полезни неща, които трябва да знаете
- Apache Pig vs Apache Hive - Топ 12 полезни разлики