Apache Spark - Бренди та бізнес у всьому світі підштовхують конверт, коли йдеться про стратегії та політику зростання, щоб успішно випереджати свою конкуренцію. Однією з таких методик називається обробка даних, яка сьогодні відіграє дуже важливу і невід'ємну роль у функціонуванні брендів і компаній. Оскільки в компаніях є стільки даних, важливо, щоб бренди могли ефективно розуміти ці дані.
Це пояснюється тим, що дані повинні бути читабельні, що полегшує отримання інформації про них. Компаніям також потрібен стандартизований формат, щоб вони могли обробляти інформацію просто та ефективно. Завдяки обробці даних компанії можуть успішно стикатися з перешкодами та випереджати свою конкуренцію, оскільки обробка може допомогти вам сконцентруватися на продуктивних завданнях та кампаніях. Служби обробки даних здатні обробляти безліч непрофільних заходів, включаючи перетворення даних, введення даних і звичайно обробку даних.
Обробка даних дозволяє компаніям конвертувати свої дані в стандартну електронну форму. Ця конверсія дозволяє брендам приймати швидші та швидші рішення, тим самим дозволяючи брендам розвиватися та рости швидкими темпами, ніж раніше. Коли бренди можуть зосередитись на важливих речах, вони можуть розвиватися та розвиватися конкурентоспроможним та успішним чином. Деякі послуги, що підпадають під обробку даних, включають обробку зображень, обробку страхових претензій, обробку чеків та обробку форм.
Хоча вони можуть здаватися незначними проблемами в компанії, вони можуть дійсно покращити вашу цінність на ринку. Коли споживачі та клієнти зможуть отримати доступ до інформації легко та безпечно, вони зможуть ефективно формувати лояльність та потужність до бренда. Обробка форми - це один із способів, коли бренди можуть зробити інформацію доступною для широкого світу. Ці форми включають HTML, резюме, податкові форми, різні види опитування, рахунки-фактури, ваучери та форми електронної пошти.
Одним із основних підрозділів транзакцій для всіх компаній є чек, і це основа для всіх комерційних операцій та угод. За допомогою чекової обробки бренди можуть забезпечити належну обробку їхніх чеків та здійснення платежів вчасно, тим самим допомагаючи брендам підтримувати свою репутацію та цілісність. Страхування - це ще один елемент, який відіграє важливу роль у функціонуванні брендів, оскільки допомагає компаніям швидко та безпечно відшкодовувати свої збитки.
Вкладаючи в хороший план переробки страховки, бренди можуть заощадити час і сили, в той же час продовжуючи виконувати свої робочі обов'язки та відповідальність. Обробка зображення може здатися другорядним завданням, але в той же час може вивести маркетингову стратегію бренду на новий рівень. Створення високоякісних зображень є надзвичайно важливим, і коли бренди розміщують подібні зображення у своїх брошурах та памфлетах, вони автоматично ефективно привертають увагу клієнтів та замовників.
Етапи циклу обробки даних
Обробка даних проходить через шість важливих етапів від збирання до зберігання. Ось короткий опис усіх етапів обробки даних:
-
Колекція:
Дані повинні бути зібрані в одному місці, перш ніж будь-який сенс може бути використаний. Це дуже важливий і важливий етап, оскільки якість зібраних даних матиме прямий вплив на кінцевий результат. Ось чому важливо, щоб дані, зібрані на всіх етапах, були правильними та точними, оскільки вони матимуть безпосередній вплив на розуміння та висновки. Якщо дані на початку невірні, самі висновки будуть помилковими, і отримані відомості можуть мати катастрофічні наслідки для зростання та розвитку бренду. Хороший збір даних забезпечить правильність висновків та цілей компанії. Перепис (збір даних про все в групі чи певній категорії населення), вибіркове опитування (метод збору, що включає лише частину всієї сукупності) та адміністративний за продуктами - це деякі поширені типи методів збору даних, якими користуються компанії та бренди у всіх розділах.
-
Підготовка:
Другий етап обробки даних - підготовка. Тут необроблені дані перетворюються на більш керовану форму, щоб їх можна було проаналізувати та обробити більш простим способом. Неопрацьована форма даних не може бути оброблена, оскільки між ними немає спільного зв’язку. Крім того, ці дані також повинні перевірятися на точність. Підготовка даних передбачає побудову набору даних, який може бути використаний для вивчення та обробки майбутніх даних. Аналіз даних є дуже важливим, оскільки якщо неправильна інформація проникає в процес, це може призвести до неправильного розуміння і вплинути на всю траєкторію зростання компанії дуже неправильно і негативно.
-
Вхід:
Третій етап обробки даних називається вхідним, коли перевірені дані кодуються або перетворюються таким чином, щоб їх можна було прочитати в машинах. Ці дані в свою чергу можуть бути оброблені в комп'ютері. Введення даних здійснюється за допомогою декількох методів, таких як клавіатури, цифровизатор, сканер або введення даних з існуючого джерела. Хоча це досить трудомісткий процес, метод введення вимагає також швидкості та точності. Для даних потрібен формальний і суворий синтаксичний метод, оскільки потужність обробки висока, коли складні дані потрібно розбивати. Ось чому компанії вважають, що аутсорсинг на цій стадії є хорошою ідеєю.
-
Обробка:
На цьому етапі дані піддаються безлічі маніпуляцій, і в цей момент виконується комп'ютерна програма, де є програмний код і відстеження поточної діяльності. Цей процес може містити кілька потоків виконання, які виконують інструкції одночасно, залежно від операційної системи. Хоча комп'ютер є лише групою інструкцій, які є пасивними, процес є фактичним виконанням цих інструкцій. Сьогодні ринок заповнений безліччю програмних програм, які обробляють величезну кількість даних за короткий проміжок часу.
-
Результати та інтерпретація:
Це п'ятий етап обробки даних, і саме тут дані обробляються інформацією, а потім розуміння передається кінцевому користувачеві. Вихід може бути ретрансльований у різних форматах, таких як друковані звіти, аудіо, відео чи монітор. Інтерпретація даних є надзвичайно важливою, оскільки це розуміння, яке буде орієнтувати компанію не тільки на досягнення її поточних цілей, але і на визначення плану майбутніх цілей та завдань.
-
Зберігання:
Зберігання є завершальним етапом циклу обробки даних, де весь процес, зазначений вище, що означає дані, інструкції та уявлення, зберігається таким чином, що вони можуть бути використані і у ф'ючерсах. Дані та відповідні відомості повинні зберігатися таким чином, щоб отримати доступ до них та отримати їх простим та ефективним способом. Комп'ютери, а тепер такі системи, як хмара, можуть ефективно зберігати величезну кількість даних у легкий та зручний спосіб, що робить його ідеальним рішенням.
Визначивши важливість обробки даних, ми підходимо до одного з найважливіших одиниць обробки даних, а саме Apache Spark. Spark - це кластерна обчислювальна система з відкритим кодом, яка була розроблена Каліфорнійським університетом. Пізніше він був переданий Фонду програмного забезпечення Apache. На відміну від парадигми MapReduce на базі диска Hadoop, багатоступеневі примітиви Spark забезпечують велику швидкість роботи.
Рекомендовані курси
- Навчання налагодження Ruby
- Курси PHP MySQL
- Онлайн-курс з програмування VB.NET
- Навчання фонду ITIL
Є багато речей, які виділяють Spark від інших систем, і ось деякі з наступних:
-
Apache Spark має автоматичну настройку пам'яті:
Apache Spark надав ряд регульованих ручок, щоб програмісти та адміністратори могли використовувати їх, щоб взяти на себе відповідальність за ефективність своїх програм. Оскільки Spark є рамкою в пам'яті, важливо, щоб було достатньо пам'яті, щоб фактичні операції могли здійснюватися з одного боку і мати достатню кількість пам'яті в кеші, а з іншого боку. Встановлення правильних асигнувань не є легким завданням, оскільки воно вимагає високого рівня знань, щоб знати, які частини фреймворку потрібно налаштувати. Нові можливості автоматичної настройки пам'яті, представлені в останній версії Spark, що робить її легкою та ефективною основою для використання у всіх секторах. Крім того, Spark тепер може налаштувати себе автоматично, залежно від використання.
-
Іскра може швидко обробляти дані:
Що стосується великих даних, то швидкість є одним з найважливіших факторів. Незважаючи на те, що розмір даних великий, важливо, щоб рамка даних була здатна швидко та ефективно коригувати розмір даних. Spark дозволяє програмам в кластерах Hadoop функціонувати в сто разів швидше в пам'яті і в десять разів швидше, коли дані працюють на диску. Це можливо через те, що Spark зменшує кількість читання / запису на диск, а апарат apache spark зберігає цю проміжну обробку даних у пам'яті, що робить її більш швидким. Використовуючи концепцію стійких розподілених наборів даних, Spark дозволяє чітко зберігати дані на диску. Скорочуючи час на читання та запис на диску, обробка даних стає швидшою та вдосконаленою, ніж будь-коли раніше.
-
Spark підтримує багато мов:
Spark дозволяє користувачам писати свої програми різними мовами, включаючи Python, Scala та Java. Це надзвичайно зручно для розробників запускати свою програму на мовах програмування, які вони вже знайомі. Крім того, Spark має вбудований набір майже 80 операторів високого рівня, які також можна використовувати в інтерактивному режимі.
-
Spark підтримує складну аналітику:
Крім простої карти та скорочення операцій, Spark забезпечує підтримку SQL-запитів, потокової передачі даних та складної аналітики, таких як машинне навчання та алгоритми графіків. Комбінуючи ці можливості, Spark дозволяє користувачам працювати і в одному робочому процесі.
-
Іскра дозволяє здійснювати потоковий процес у режимі реального часу:
Apache Spark дозволяє користувачам обробляти потокове передачу в режимі реального часу. Apache Spark Mapreduce в основному обробляє та обробляє збережені дані, тоді як Spark маніпулює даними в режимі реального часу за допомогою апаш іскрового потокового потоку. Він також може обробляти рамки, які працюють в інтеграції з Hadoop.
-
Spark має активну спільноту:
Створена широким набором розробників, які охоплювали понад 50 компаній, Apache Spark дуже популярний. Початок в 2009 році понад 250 розробників по всьому світу сприяли зростанню та розвитку Spark. Apache spark також має активні списки розсилки та JIRA для відстеження проблем.
-
Іскра може працювати як незалежно, так і в інтеграції з Hadoop:
Spark може працювати незалежним чином і може працювати з менеджером кластерів YARN кластеру Yado. Це означає, що він також може читати дані Hadoop. Він також може читати з інших джерел даних Hadoop, таких як HBase та HDFS. Ось чому він підходить для брендів, які хочуть перенести свої дані з чистих додатків Hadoop. Оскільки Spark використовує незмінність, вона може бути не ідеальною для всіх випадків міграції.
З моменту еволюції Apache Spark був головним змінником ігор у галузі великих даних. Це, мабуть, один із найважливіших проектів з відкритим кодом, який був прийнятий багатьма компаніями та організаціями по всьому світу зі значним рівнем успіху та впливу. Обробка даних має багато переваг для компаній, які хочуть встановити свою роль в економіці в глобальному масштабі. Розуміючи дані та отримуючи уявлення про них, це може допомогти брендам створити політику та кампанії, які справді розширять їх можливості, як всередині компанії, так і зовні на ринку. Це означає, що обробка даних та програмне забезпечення на зразок Apache Spark може допомогти компаніям ефективно та успішно використовувати можливості.
На закінчення, Spark - це велика сила, яка змінює обличчя екосистеми даних. Він створений для компаній, які залежать від швидкості, простоти використання та досконалої технології. Він виконує як пакетну обробку, так і нові робочі навантаження, включаючи інтерактивні запити, машинне навчання та потокове передача, що робить його найбільшою платформою для росту та розвитку компаній у всьому світі.
Схожі статті: -
Ось кілька статей, які допоможуть вам отримати більш детальну інформацію про Apache Spark, тому просто перейдіть за посиланням.
- 12 дивовижних іскрових інтерв'ю питань та відповідей
- Топ-10 найкорисніших запитань та відповідей щодо інтерв'ю Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 корисних речей, які потрібно знати
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 найкращих корисних відмінностей