Apache Spark - Merker og næringsliv rundt om i verden skyver konvolutten, når det gjelder strategier og vekstpolitikk, for å komme foran konkurrentene på en vellykket måte. En av disse teknikkene kalles databehandling som i dag spiller en veldig viktig og integrert rolle i merkevarenes og selskapets funksjon. Med så mye data som er til stede i selskaper, er det viktig at merkevarer kan gi mening om disse dataene på en effektiv måte.
Dette er fordi data må være en lesbar måte som gjør det lettere å få innsikt fra dem. Bedrifter trenger også et standardisert format slik at de kan behandle informasjon på en enkel og effektiv måte. Med databehandling kan selskaper møte hindringer på en vellykket måte og komme foran sin konkurranse, da behandling kan hjelpe deg med å konsentrere deg om produktive oppgaver og kampanjer. Databehandlingstjenester er i stand til å håndtere mange aktiviteter som ikke er kjernevirksomhet, inkludert konvertering av data, dataregistrering og selvfølgelig databehandling.
Databehandling gjør at bedrifter kan konvertere dataene sine til et standard elektronisk skjema. Denne konverteringen gjør det mulig for merkevarer å ta raskere og raskere beslutninger, og dermed gi merkevarene mulighet til å utvikle seg og vokse i raskt tempo enn før. Når merkevarer kan fokusere på ting som betyr noe, kan de utvikle seg og vokse på en konkurransedyktig og vellykket måte. Noen tjenester som kommer inn under databehandling inkluderer bildebehandling, behandling av forsikringskrav, sjekkbehandling og formbehandling.
Selv om disse kan virke som mindre problemer i et selskap, kan de virkelig forbedre verdien din i markedet. Når forbrukere og kunder kan få tilgang til informasjon på en enkel og sikker måte, vil de kunne bygge merkevarelojalitet og makt på en effektiv måte. Formbehandling er en måte som merkevarer kan gjøre informasjon tilgjengelig for den større verden. Disse skjemaene inkluderer HTML, CV, skatteskjema, forskjellige typer undersøkelser, fakturaer, bilag og e-postskjemaer.
En av de grunnleggende transaksjonsenhetene for alle selskaper er en sjekk, og den er grunnlaget for alle kommersielle transaksjoner og handler. Ved hjelp av sjekkbehandling kan merkevarer sikre at sjekkene deres blir behandlet på en ordentlig måte og at betalinger skjer i tide, og dermed hjelpe merkevarer å opprettholde sitt omdømme og integritet. Forsikring er et annet element som spiller en viktig rolle i merkevarenes funksjon, da det hjelper selskaper å tilbakebetale tapene sine på en rask og sikker måte.
Når du investerer i en god behandlingsplan for forsikringer, kan merkevarer spare tid og krefter, samtidig som de fortsetter med sine arbeidsoppgaver og ansvar. Bildebehandling kan virke som en mindre oppgave, men kan samtidig ta merkevarens markedsstrategi til neste nivå. Å lage bilder av høy kvalitet er ekstremt viktig, og når merkevarer legger slike bilder i brosjyrene og brosjyrene, tiltrekker de automatisk oppmerksomheten til kunder og kunder på en effektiv måte.
Stadier i databehandlingssyklus
Databehandling går gjennom seks viktige stadier fra innsamling til lagring. Her er en kort beskrivelse av alle stadiene i databehandlingen:
-
Samling:
Data må samles på ett sted før det kan forstås noe med det. Dette er et veldig viktig og avgjørende stadium fordi kvaliteten på dataene som samles inn vil ha en direkte innvirkning på den endelige produksjonen. Derfor er det viktig at data som samles inn i alle ledd, er riktige og nøyaktige fordi de vil ha en direkte innvirkning på innsikten og funnene. Hvis dataene er uriktige i begynnelsen av seg selv, vil funnene være feil, og innsikten som er oppnådd kan ha katastrofale konsekvenser for merkevarenes vekst og utvikling. God innsamling av data vil sikre at selskapets funn og mål er rett på markeringen. Census (datainnsamling om alt i en gruppe eller en bestemt kategori av befolkningen), prøveundersøkelse (innsamlingsmetode som bare inkluderer en del av hele befolkningen) og administrativt etter produkt er noen av de vanlige typene datainnsamlingsmetoder som brukes av selskaper og merker på tvers av alle seksjoner.
-
Forberedelse:
Det andre trinnet i databehandlingen er forberedelse. Her blir rådata konvertert til en mer håndterbar form slik at de kan analyseres og behandles på en enklere måte. Den rå formen for data kan ikke behandles, da det ikke er noen vanlig kobling mellom dem. I tillegg må også disse dataene kontrolleres for nøyaktighet. Utarbeidelse av data innebærer konstruksjon av et datasett som kan brukes til utforsking og behandling av fremtidige data. Å analysere data er veldig viktig fordi hvis feil informasjon siver inn i prosessen, kan det føre til feil innsikt og påvirke hele vekstbanen til selskapet på en veldig feil og negativ måte.
-
inngang:
Det tredje trinnet i databehandlingen kalles input der bekreftede data blir kodet eller konvertert på en måte som kan leses i maskiner. Disse dataene kan igjen behandles på en datamaskin. Oppføring av data gjøres ved flere metoder som tastaturer, digitaliserer, skanner eller dataregistrering fra en eksisterende kilde. Selv om det er en tidkrevende prosess, krever inndatametoden også hastighet og nøyaktighet. Dataene krever en formell og streng syntaksmetode ettersom prosessorkraften er høy når komplekse data må brytes ned. Det er grunnen til at selskaper opplever at outsourcing på dette stadiet er en god idé.
-
Behandling:
I dette stadiet blir data utsatt for mange manipulasjoner, og på dette tidspunktet utføres et dataprogram der det er en programkode og sporing av nåværende aktiviteter. Denne prosessen kan inneholde flere utførelsestråder som utfører instruksjoner på en samtidig måte, avhengig av operativsystem. Mens en datamaskin bare er en gruppe instruksjoner som er passive, er en prosess selve utførelsen av disse instruksjonene. I dag er markedet fylt med flere programmer som behandler enorme datamengder på kort tid.
-
Utgang og tolkning:
Dette er det femte trinnet i databehandlingen, og det er her data blir behandlet informasjon og innsikten blir deretter overført til den endelige brukeren. Utgangen kan videresendes i forskjellige formater som trykte rapporter, lyd, video eller skjerm. Tolkning av data er ekstremt viktig, da dette er innsikten som vil lede selskapet om ikke bare å nå sine nåværende mål, men også for å sette en blåkopi for fremtidige mål og mål.
-
Oppbevaring:
Lagringen er det siste trinnet i databehandlingssyklusen der hele prosessen over, noe som betyr at data, instruksjon og innsikt er lagret på en måte som de også kan brukes i fremtiden. Data og relevant innsikt må lagres på en slik måte at de kan nås og hentes på en enkel og effektiv måte. Datamaskiner og nå systemer som sky kan effektivt inneholde store datamengder på en enkel og praktisk måte, noe som gjør det til den ideelle løsningen.
Etter å ha konstatert viktigheten av databehandling, kommer vi til en av de viktigste databehandlingsenhetene, som er Apache Spark. Spark er et rammeverk for rammeverk med åpen kildekode som ble utviklet av University of California. Det ble senere gitt til Apache Software Foundation. I motsetning til Hadoops to-trinns diskbaserte MapReduce-paradigme, gir Sparks flerstegsprimitiver stor hastighet for ytelse.
Anbefalte kurs
- Ruby Debugging Training
- PHP MySQL-kurs
- Online-kurs om VB.NET-programmering
- ITIL Foundation Training
Det er mange ting som skiller Spark fra andre systemer, og her er noen av følgende:
-
Apache Spark har automatisk minnetuning:
Apache Spark har gitt et antall avstembare knotter, slik at programmerere og administratorer kan bruke dem til å ta ansvar for ytelsen til applikasjonene. Ettersom Spark er et rammeverk i minnet, er det viktig at det er nok minne slik at faktiske operasjoner kan utføres på den ene siden og ha tilstrekkelig minne i cachen på den andre siden. Å sette riktig tildelinger er ikke en lett oppgave, da det krever høy kompetanse for å vite hvilke deler av rammeverket som må innstilles. De nye automatiske minnetilpasningsmulighetene som er introdusert i den siste versjonen av Spark, noe som gjør det til et enkelt og effektivt rammeverk å bruke, på tvers av alle sektorer. I tillegg kan Spark nå stille seg inn automatisk, avhengig av bruken.
-
Spark kan behandle data i et raskt tempo:
Når det gjelder Big Data, er hastighet en av de mest kritiske faktorene. Til tross for at størrelsen på dataene er store, er det viktig at datarammene er i stand til å tilpasse seg med datastørrelsen på en rask og effektiv måte. Spark lar applikasjoner i Hadoop-klynger fungere hundre ganger raskere i minnet og ti ganger raskere når data kjøres på disken. Dette er mulig fordi Spark reduserer antall lese / skrive til plate og som apache-gnistramme lagrer denne mellomliggende behandlingsdata i minnet, og gjør det til en raskere prosess. Ved å bruke konseptet Resilient Distribuerte datasett, tillater Spark at data kan lagres på en transparent måte på minnedisken. Ved å redusere tiden for å lese og skrive på plate, blir databehandlingen raskere og forbedret enn noen gang før.
-
Spark støtter mange språk:
Spark lar brukere skrive applikasjonene sine på flere språk, inkludert Python, Scala og Java. Dette er ekstremt praktisk for utviklere å kjøre applikasjonen sin på programmeringsspråk som de allerede er kjent med. I tillegg kommer Spark med et innebygd sett med nesten 80 operatører på høyt nivå i tillegg som kan brukes på en interaktiv måte.
-
Spark støtter sofistikert analyse:
Foruten et enkelt kart og redusere operasjoner, gir Spark støtter for SQL-spørsmål, strømningsdata og komplekse analyser som maskinlæring og grafalgoritmer. Ved å kombinere disse mulighetene lar Spark brukere jobbe i en enkelt arbeidsflyt også.
-
Spark tillater strømningsprosess i sanntid:
Apache Spark lar brukere håndtere streaming i sanntid. Apache Spark Mapreduce håndterer og behandler hovedsakelig de lagrede dataene mens Spark manipulerer dataene i sanntid med bruk av apache gnist Streaming. Den kan også håndtere rammer som fungerer i integrasjon med Hadoop også.
-
Spark har et aktivt og ekspanderende samfunn:
Bygget av et bredt sett av utviklere som spenner over mer enn 50 selskaper, er Apache Spark virkelig populært. Startet i år 2009 og har mer enn 250 utviklere over hele verden bidratt til veksten og utviklingen av Spark. Apache gnist har også en aktiv adresseliste og JIRA for sporing av problemer.
-
Spark kan fungere på en uavhengig måte og i integrasjon med Hadoop:
Spark er i stand til å løpe på en selvstendig måte og er i stand til å samarbeide med Hadoop 2s YARN klyngesjef. Dette betyr at den også kan lese Hadoop-data. Den kan også lese fra andre Hadoop-datakilder som HBase og HDFS. Dette er grunnen til at det er egnet for merker som vil migrere dataene sine fra rene Hadoop-applikasjoner. Ettersom Spark bruker uforanderlighet, er det kanskje ikke ideelt for alle tilfeller av migrasjon.
Apache Spark har vært en stor spillveksler innen big data siden utviklingen. Det har sannsynligvis vært et av de mest betydningsfulle åpen kildekode-prosjektene og har blitt adoptert av mange selskaper og organisasjoner over hele kloden med betydelig suksess og innvirkning. Databehandling har mange fordeler for selskaper som ønsker å etablere sin rolle i økonomien på global skala. Ved å forstå data og få innsikt fra dem, kan det hjelpe merkevarer til å lage policyer og kampanjer som virkelig vil styrke dem, både i selskapet og ute i markedet. Dette betyr at databehandling og programvare som Apache Spark kan hjelpe selskaper til å benytte seg av muligheter på en effektiv og vellykket måte.
Avslutningsvis er Spark en stor styrke som endrer ansiktet til dataøkosystemet. Det er bygget for selskaper som er avhengige av hastighet, brukervennlighet og sofistikert teknologi. Den utfører både batchbehandling og nye arbeidsmengder, inkludert interaktive spørsmål, maskinlæring og streaming, noe som gjør det til en av de største plattformene for vekst og utvikling av selskaper rundt om i verden.
Relaterte artikler:-
Her er noen artikler som vil hjelpe deg med å få mer detaljert informasjon om Apache Spark, så bare gå gjennom lenken.
- 12 fantastiske Spark-intervju spørsmål og svar
- Topp 10 mest nyttige Apache PIG-intervjuspørsmål og svar
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 nyttige ting du trenger å vite
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 nyttige forskjeller