Apache Spark - Brändit ja yritykset ympäri maailmaa työntävät kirjekuoria strategioiden ja kasvupolitiikkojen suhteen päästäkseen eteenpäin kilpailustaan menestyksekkäästi. Yksi näistä tekniikoista on nimeltään tietojenkäsittely, jolla on nykyään erittäin tärkeä ja olennainen rooli tuotemerkkien ja yritysten toiminnassa. Koska yrityksissä on niin paljon tietoa, on tärkeää, että brändit voivat ymmärtää nämä tiedot tehokkaasti.
Tämä johtuu siitä, että datan on oltava luettavissa olevaa, jotta tietojen saaminen on helpompaa. Yritykset tarvitsevat myös standardisoidun muodon, jotta ne voivat käsitellä tietoja yksinkertaisella ja tehokkaalla tavalla. Tietojenkäsittelyn avulla yritykset voivat kohdata menestyksekkäästi esteitä ja päästä eteenpäin kilpailustaan, koska käsittely voi auttaa sinua keskittymään tuottaviin tehtäviin ja kampanjoihin. Tietojenkäsittelypalvelut kykenevät käsittelemään monia muita kuin ydintoimintoja, mukaan lukien tietojen muuntaminen, tietojen syöttäminen ja tietysti tietojenkäsittely.
Tietojenkäsittely antaa yrityksille mahdollisuuden muuntaa tietonsa vakiona sähköiseen muotoon. Muutoksen ansiosta brändit voivat tehdä nopeampia ja nopeampia päätöksiä, jolloin brändit voivat kehittyä ja kasvaa nopeammassa tahdissa kuin ennen. Kun brändit voivat keskittyä tärkeisiin asioihin, ne voivat kehittyä ja kasvaa kilpailukykyisesti ja menestyvästi. Jotkut tietojenkäsittelyn piiriin kuuluvat palvelut sisältävät kuvankäsittelyn, vakuutushakemusten käsittelyn, shekkien käsittelyn ja lomakkeiden käsittelyn.
Vaikka nämä saattavat tuntua pieninä ongelmina yrityksessä, ne voivat todella parantaa arvoasi markkinoilla. Kun kuluttajat ja asiakkaat pääsevät tietoihin helposti ja turvallisesti, he pystyvät luomaan uskollisuuden ja brändin brändille tehokkaalla tavalla. Lomakkeiden käsittely on yksi tapa, jolla tuotemerkit voivat antaa tiedon suuremman maailman saataville. Nämä lomakkeet sisältävät HTML-koodin, ansioluettelot, verolomakkeet, erityyppiset kysely-, laskut, tositteet ja sähköposti-lomakkeet.
Yksi kaikkien yritysten perusjärjestelyyksiköstä on sekki, ja se on kaikkien kaupallisten liiketoimien ja kauppojen perusta. Sekkien käsittelyn avulla brändit voivat varmistaa, että sekit käsitellään asianmukaisella tavalla ja että maksut suoritetaan ajallaan, mikä auttaa brändejä myös säilyttämään maineensa ja eheytensä. Vakuutuksella on toinen tärkeä merkitys brändien toiminnassa, koska se auttaa yrityksiä korvaamaan tappionsa nopeasti ja turvallisesti.
Kun sijoitat hyvään vakuutuksen käsittelysuunnitelmaan, brändit voivat säästää aikaa ja vaivaa ja jatkaa samalla työtehtäviään ja vastuutaan. Kuvankäsittely saattaa tuntua vähäiseltä tehtävältä, mutta samalla se voi viedä brändin markkinointistrategian seuraavalle tasolle. Korkealaatuisten kuvien tekeminen on erittäin tärkeää, ja kun tuotemerkit laittavat tällaiset kuvat esitteisiin ja esitteisiin, ne houkuttelevat asiakkaiden ja asiakkaiden huomion automaattisesti tehokkaalla tavalla.
Tietojenkäsittelyjakson vaiheet
Tietojenkäsittely käy läpi kuusi tärkeää vaihetta keräyksestä tallentamiseen. Tässä on lyhyt kuvaus kaikista tietojenkäsittelyn vaiheista:
-
Kokoelma:
Tiedot on kerättävä yhdestä paikasta, ennen kuin niistä voidaan tehdä mitään järkeä. Tämä on erittäin tärkeä ja ratkaiseva vaihe, koska kerättyjen tietojen laadulla on suora vaikutus lopputulokseen. Siksi on tärkeää, että kaikissa vaiheissa kerätyt tiedot ovat oikeita ja tarkkoja, koska niillä on suora vaikutus näkemyksiin ja havaintoihin. Jos tiedot ovat itsessään virheellisiä, havainnot ovat vääriä ja saaduilla näkemyksillä voi olla tuhoisia vaikutuksia tuotemerkin kasvuun ja kehitykseen. Hyvä tiedonkeruu varmistaa, että yrityksen havainnot ja tavoitteet ovat oikeassa merkissä. Laskenta (tiedonkeruu kaikesta ryhmässä tai tietyssä väestöryhmässä), otostutkimus (keräysmenetelmä, joka sisältää vain osan koko väestöstä) ja hallinnollinen tuotekohtainen tuote ovat joitain yleisimpiä tiedonkeruumenetelmiä, joita yrityksiä ja tuotemerkkejä kaikissa osioissa.
-
Valmistautuminen:
Tietojenkäsittelyn toinen vaihe on valmistelu. Raakadata muunnetaan tällöin hallittavissa olevaan muotoon, jotta se voidaan analysoida ja käsitellä yksinkertaisemmalla tavalla. Raakadataa ei voida käsitellä, koska niiden välillä ei ole yhteistä yhteyttä. Lisäksi näiden tietojen tarkkuus on myös tarkistettava. Tietojen valmisteluun sisältyy tietoaineiston rakentaminen, jota voidaan käyttää tulevien tietojen etsimiseen ja käsittelyyn. Tietojen analysointi on erittäin tärkeää, koska jos väärä tieto pääsee prosessiin, se voi johtaa väärään käsitykseen ja vaikuttaa yrityksen koko kasvutielle erittäin väärin ja kielteisesti.
-
input:
Tietojenkäsittelyn kolmatta vaihetta kutsutaan syöttöksi, jossa todennettu data koodataan tai muunnetaan koneilla luettavalla tavalla. Nämä tiedot voidaan puolestaan käsitellä tietokoneella. Tiedot syötetään useilla menetelmillä, kuten näppäimistöillä, digitointilaitteella, skannerilla tai nykyisen lähteen tietojen syöttämisellä. Vaikka syöttötapa on aikaa vievä prosessi, se vaatii myös nopeutta ja tarkkuutta. Tiedot vaativat muodollista ja tiukkaa syntaksimenetelmää, koska prosessointiteho on suuri, kun monimutkainen data on hajotettava. Siksi yritysten mielestä ulkoistaminen tässä vaiheessa on hyvä idea.
-
jalostus:
Tässä vaiheessa tietoja käsitellään paljon manipulointeja ja tässä vaiheessa suoritetaan tietokoneohjelma, jossa on ohjelmakoodi ja nykyisen toiminnan seuranta. Tämä prosessi voi sisältää useita suoritussäikeitä, jotka suorittavat ohjeet samanaikaisesti käyttöjärjestelmästä riippuen. Vaikka tietokone on vain passiivisten käskyjen ryhmä, prosessi on näiden ohjeiden todellinen suorittaminen. Nykyään markkinat ovat täynnä useita ohjelmistoja, jotka käsittelevät valtavia määriä dataa lyhyessä ajassa.
-
Tulos ja tulkinta:
Tämä on tietojenkäsittelyn viides vaihe, ja tässä käsitellään tietoja prosessoiduna informaationa ja oivallukset siirretään sitten loppukäyttäjälle. Lähtö voidaan välittää eri muodoissa, kuten tulostetut raportit, ääni, video tai näyttö. Tietojen tulkinta on erittäin tärkeää, koska nämä näkemykset opastavat yritystä nykyisten tavoitteiden saavuttamisen lisäksi myös suunnitelman laatimisessa tulevia tavoitteita ja päämääriä varten.
-
varastointi:
Tallennus on tietojenkäsittelyjakson viimeinen vaihe, jossa koko yllä oleva prosessi, joka tarkoittaa tietoja, ohjeita ja oivalluksia, on tallennettu tavalla, jota voidaan käyttää myös futuureissa. Tiedot ja niihin liittyvät oivallukset on tallennettava siten, että niihin pääsee ja noudetaan yksinkertaisella ja tehokkaalla tavalla. Tietokoneet ja nyt sellaiset järjestelmät kuten pilvi voivat tehokkaasti hallita valtavia määriä dataa helposti ja kätevästi, joten siitä on ihanteellinen ratkaisu.
Tutkittuaan tietojenkäsittelyn tärkeyden, tulemme yhteen tärkeimmistä tietojenkäsittely-yksiköistä, joka on Apache Spark. Spark on avoimen lähdekoodin klusterin laskennan kehys, jonka on kehittänyt Kalifornian yliopisto. Se lahjoitettiin myöhemmin Apache Software Foundation -säätiölle. Verrattuna Hadoopin kaksivaiheiseen levypohjaiseen MapReduce-paradigmaan, Sparkin monivaiheiset primitiivit tarjoavat suuren suorituskyvyn.
Suositellut kurssit
- Rubyn virheenkorjauskoulutus
- PHP MySQL -kurssit
- VB.NET-ohjelmoinnin verkkokurssi
- ITIL-säätiön koulutus
On monia asioita, jotka erottavat Sparkin muista järjestelmistä, ja tässä on joitain seuraavista:
-
Apache Sparkissa on automaattinen muistin viritys:
Apache Spark on toimittanut useita viritettäviä nuppeja, jotta ohjelmoijat ja järjestelmänvalvojat voivat käyttää niitä hoitamaan sovellustensa suorituskyvyn. Koska Spark on muistin sisäinen kehys, on tärkeää, että muistia on riittävästi, jotta toiset kädet voidaan suorittaa varsinaisilla toimilla ja toisaalta välimuistissa on riittävästi muistia. Oikeiden allokaatioiden asettaminen ei ole helppoa, koska se vaatii korkeatasoista asiantuntemusta tietää, mitkä kehyksen osat on viritettävä. Uudet automaattiset muistin viritysominaisuudet, jotka on otettu käyttöön viimeisimmässä Spark-versiossa, tekevät siitä helpon ja tehokkaan käyttökehyksen kaikilla aloilla. Lisäksi Spark voi nyt virittää itsensä automaattisesti käytöstä riippuen.
-
Spark voi käsitellä tietoja nopeasti valaisevassa vauhdissa:
Big Datassa nopeus on yksi kriittisimmistä tekijöistä. Vaikka datan koko on suuri, on tärkeää, että tietokehys pystyy mukautumaan datan koon kanssa nopeasti ja tehokkaasti. Spark antaa Hadoop-klusterien sovellusten toimia sata kertaa nopeammin muistissa ja kymmenen kertaa nopeammin, kun data kulkee levyllä. Tämä on mahdollista, koska Spark vähentää levylle kirjoittamisen / lukemisen lukumäärää ja koska apache-kipinäkehys tallentaa tämän välitiedon käsittelyprosessin muistiin, tekee siitä nopeamman prosessin. Käyttämällä Resilient Distributed Datasets -käsitettä, Spark mahdollistaa tietojen tallentamisen avoimella tavalla muistilevylle. Lyhentämällä levylle lukemisen ja kirjoittamisen aikaa tietojen käsittelystä tulee nopeampaa ja parannettua kuin koskaan ennen.
-
Spark tukee monia kieliä:
Spark antaa käyttäjien kirjoittaa sovelluksiaan useilla kielillä, mukaan lukien Python, Scala ja Java. Tämä on kehittäjille erittäin kätevää ajaa sovellustaan jo tuttuilla ohjelmointikielellä. Lisäksi Sparkissa on sisäänrakennettu joukko lähes 80 korkean tason operaattoria, joita voidaan käyttää vuorovaikutteisesti.
-
Spark tukee kehittynyttä analytiikkaa:
Yksinkertaisen kartan ja vähentävien toimintojen lisäksi Spark tarjoaa tukea SQL-kyselyille, streaming datalle ja monimutkaiselle analytiikalle, kuten koneoppiminen ja kuvaajaalgoritmit. Yhdistämällä nämä ominaisuudet, Spark antaa käyttäjille mahdollisuuden työskennellä myös yhdessä työnkulussa.
-
Spark mahdollistaa suoratoistoprosessin reaaliajassa:
Apache Spark antaa käyttäjien käsitellä suoratoistoa reaaliajassa. Apache Spark Mapreduce käsittelee ja käsittelee pääasiassa tallennettuja tietoja, kun taas Spark manipuloi tietoja reaaliajassa käyttämällä apache-kipinän suoratoistoa. Se pystyy käsittelemään myös kehyksiä, jotka toimivat integroituna myös Hadoopin kanssa.
-
Sparkilla on aktiivinen ja laajeneva yhteisö:
Apache Spark on todella suosittu, ja sen on suunnitellut laaja joukko kehittäjiä, jotka kattavat yli 50 yritystä. Vuodesta 2009 lähtien yli 250 kehittäjää ympäri maailmaa ovat vaikuttaneet Spark-liiketoiminnan kasvuun ja kehitykseen. Apache sparkissa on myös aktiiviset postituslistat ja JIRA ongelmien seurantaa varten.
-
Spark voi toimia itsenäisesti sekä integroituna Hadoopin kanssa:
Spark pystyy ajamaan itsenäisesti ja pystyy toimimaan Hadoop 2: n YARN-klusterinhallinnan kanssa. Tämä tarkoittaa, että se pystyy lukemaan myös Hadoopin tietoja. Se voi lukea myös muista Hadoopin tietolähteistä, kuten HBase ja HDFS. Siksi se sopii brändeille, jotka haluavat siirtää tietonsa puhtaista Hadoop-sovelluksista. Koska Spark käyttää muuttumattomuutta, se ei ehkä ole ihanteellinen kaikissa muuttotapauksissa.
Apache Spark on ollut tärkeä pelinvaihtaja suurten tietojen alalla sen kehityksestä lähtien. Se on luultavasti yksi merkittävimmistä avoimen lähdekoodin hankkeista, ja monet yritykset ja organisaatiot ovat ottaneet sen käyttöön ympäri maailmaa, ja sillä on huomattava menestys ja vaikutus. Tietojenkäsittelyllä on monia etuja yrityksille, jotka haluavat vahvistaa roolinsa taloudessa maailmanlaajuisesti. Ymmärtämällä tietoja ja saaden niistä käsityksiä, se voi auttaa tuotemerkkejä luomaan politiikkoja ja kampanjoita, jotka todella auttavat niitä sekä yrityksessä että sen ulkopuolella markkinoilla. Tämä tarkoittaa, että tietojenkäsittely ja ohjelmistot, kuten Apache Spark, voivat auttaa yrityksiä hyödyntämään mahdollisuuksia tehokkaasti ja onnistuneesti.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Spark on iso voima, joka muuttaa tietoekosysteemin kasvoja. Se on tarkoitettu yrityksille, jotka ovat riippuvaisia nopeudesta, helppokäyttöisyydestä ja hienostuneesta tekniikasta. Se suorittaa sekä eräkäsittelyä että uusia työkuormituksia, mukaan lukien vuorovaikutteiset kyselyt, koneoppiminen ja suoratoisto, joten siitä on tullut yksi suurimmista kasvualustoista yrityksille ympäri maailmaa.
Aiheeseen liittyvät artikkelit:-
Tässä on artikkeleita, jotka auttavat sinua saamaan lisätietoja Apache Sparkista, joten käy vain linkin läpi.
- 12 hämmästyttävää kipinähaastattelua koskevia kysymyksiä ja vastauksia
- 10 suosituinta Apache PIG -haastattelua koskevaa kysymystä ja vastausta
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 hyödyllistä asiaa, jotka sinun on tiedettävä
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 suosituinta eroa