Apache Spark - Mærker og erhvervslivet rundt om i verden skubber konvolutten, når det kommer til strategier og vækstpolitikker, for at komme foran deres konkurrence på en succesrig måde. En af disse teknikker kaldes databehandling, der i dag spiller en meget vigtig og integreret rolle i funktionen af ​​mærker og virksomheder. Med så meget data, der findes i virksomhederne, er det vigtigt, at mærker kan give mening om disse data på en effektiv måde.

Dette skyldes, at data skal være en læselig måde, der gør det lettere at få indsigt fra dem. Virksomheder har også brug for et standardiseret format, så de kan behandle information på en enkel og effektiv måde. Med databehandling kan virksomheder stå over for forhindringer på en vellykket måde og komme foran deres konkurrence, da behandling kan hjælpe dig med at koncentrere dig om produktive opgaver og kampagner. Databehandlingstjenester er i stand til at håndtere en masse aktiviteter, der ikke er kerne, herunder konvertering af data, indtastning af data og naturligvis databehandling.

Databehandling giver virksomhederne mulighed for at konvertere deres data til en standard elektronisk form. Denne konvertering giver mærker mulighed for at tage hurtigere og hurtigere beslutninger, hvorved mærker kan udvikle sig og vokse i et hurtigt tempo end før. Når mærker kan fokusere på ting, der betyder noget, kan de udvikle sig og vokse på en konkurrencedygtig og succesrig måde. Nogle tjenester, der hører under databehandling, inkluderer billedbehandling, behandling af forsikringskrav, kontrolbehandling og formbehandling.

Selvom disse kan virke som mindre problemer i en virksomhed, kan de virkelig forbedre din værdi på markedet. Når forbrugere og kunder kan få adgang til information på en nem og sikker måde, vil de være i stand til at opbygge brand loyalitet og magt på en effektiv måde. Formbehandling er en måde, hvorpå mærker kan gøre information tilgængelig for den større verden. Disse formularer inkluderer HTML, CV, skatteformularer, forskellige former for undersøgelse, fakturaer, værdikuponer og e-mailformularer.

En af de grundlæggende transaktionsenheder for alle virksomheder er en check, og den er grundlaget for alle kommercielle transaktioner og handler. Ved hjælp af kontrolbehandling kan mærker sikre, at deres checker behandles på en ordentlig måde, og at betalinger foretages til tiden, og derved hjælper mærker med at bevare deres omdømme og integritet. Forsikring er et andet element, der spiller en vigtig rolle i funktionen af ​​mærker, da det hjælper virksomheder med at tilbagebetale deres tab på en hurtig og sikker måde.

Når du investerer i en god forsikringsplan, kan mærker spare tid og kræfter, mens de samtidig fortsætter med deres jobopgaver og ansvar. Billedbehandling kan virke som en mindre opgave, men kan samtidig tage brandets marketingstrategi til det næste niveau. At fremstille billeder i høj kvalitet er ekstremt vigtigt, og når mærker lægger sådanne billeder i deres brochurer og pjecer, tiltrækker de automatisk opmærksomheden fra klienter og kunder på en effektiv måde.

Faser i databehandlingscyklus

Databehandling gennemgår seks vigtige faser fra indsamling til opbevaring. Her er en kort beskrivelse af alle faser i databehandlingen:

  • Kollektion:

Data skal indsamles et sted, inden der er nogen mening i dem. Dette er et meget vigtigt og afgørende trin, fordi kvaliteten af ​​de indsamlede data vil have en direkte indflydelse på den endelige output. Derfor er det vigtigt, at data, der indsamles i alle faser, er korrekte og nøjagtige, fordi de vil have en direkte indflydelse på indsigt og fund. Hvis dataene er ukorrekte i selve starten, vil resultaterne være forkerte, og den opnåede indsigt kan have katastrofale konsekvenser for brandets vækst og udvikling. God indsamling af data vil sikre, at virksomhedens fund og mål er lige på marken. Folketælling (dataindsamling om alt i en gruppe eller en bestemt kategori af befolkningen), stikprøveundersøgelse (indsamlingsmetode, der kun inkluderer et afsnit af hele befolkningen) og administration efter produkt er nogle af de almindelige typer dataindsamlingsmetoder, der anvendes af virksomheder og mærker på tværs af alle sektioner.

  • Forberedelse:

Den anden fase af databehandlingen er forberedelse. Her konverteres rå data til en mere håndterbar form, så de kan analyseres og behandles på en enklere måde. Den rå form for data kan ikke behandles, da der ikke er nogen fælles forbindelse mellem dem. Derudover skal disse data også kontrolleres for nøjagtighed. Forberedelse af data indebærer konstruktion af et datasæt, der kan bruges til efterforskning og behandling af fremtidige data. Analyse af data er meget vigtigt, fordi hvis forkerte oplysninger trænger ind i processen, kan det resultere i forkert indsigt og påvirke virksomhedens hele vækstbane på en meget forkert og negativ måde.

  • Input:

Den tredje fase af databehandlingen kaldes input, hvor bekræftede data kodes eller konverteres på en måde, der kan læses i maskiner. Disse data kan igen behandles på en computer. Indtastning af data foregår ved hjælp af flere metoder som tastaturer, digitaliserer, scanner eller dataregistrering fra en eksisterende kilde. Selvom det er en tidskrævende proces, kræver inputmetoden også hastighed og nøjagtighed. Dataene kræver en formel og streng syntaksmetode, da behandlingsstyrken er høj, når komplekse data skal neddeles. Derfor mener virksomheder, at outsourcing på dette tidspunkt er en god idé.

  • Forarbejdning:

I dette trin udsættes data for en masse manipulationer, og på dette tidspunkt udføres et computerprogram, hvor der er en programkode og sporing af aktuelle aktiviteter. Denne proces kan indeholde flere udførelsestråde, der udfører instruktioner på en samtidig måde, afhængigt af operativsystemet. Mens en computer kun er en gruppe instruktioner, der er passive, er en proces den faktiske udførelse af disse instruktioner. I dag er markedet fyldt med flere softwareprogrammer, der behandler enorme mængder data på kort tid.

  • Output og fortolkning:

Dette er det femte trin i databehandlingen, og det er her, data behandles information, og indsigterne derefter overføres til den endelige bruger. Outputet kan videresendes i forskellige formater som trykte rapporter, lyd, video eller skærm. Fortolkning af data er ekstremt vigtig, da dette er den indsigt, der vil guide virksomheden til ikke kun at nå sine nuværende mål, men også til at sætte en plan for fremtidige mål og målsætninger.

  • Opbevaring:

Opbevaring er det sidste trin i databehandlingscyklussen, hvor hele processen ovenfor, hvilket betyder data, instruktion og indsigt, gemmes på en måde, som de også kan bruges i futures. Data og dets relevante indsigt skal opbevares på en sådan måde, at de kan fås adgang og hentes på en enkel og effektiv måde. Computere og nu systemer som sky kan effektivt indeholde store mængder data på en nem og bekvem måde, hvilket gør det til den ideelle løsning.

Efter at have fastlagt vigtigheden af ​​databehandling kommer vi til en af ​​de vigtigste databehandlingsenheder, som er Apache Spark. Spark er en open source-klyngeregistreringsramme, der blev udviklet af University of California. Det blev senere doneret til Apache Software Foundation. I modsætning til Hadoops to-trins diskbaserede MapReduce-paradigme giver Sparks flerstegsprimitiver stor hastighed til ydeevne.

Anbefalede kurser

  • Ruby debugging-træning
  • PHP MySQL-kurser
  • Online-kursus i VB.NET-programmering
  • ITIL Foundation Training

Der er mange ting, der adskiller Spark fra andre systemer, og her er nogle af følgende:

  1. Apache Spark har automatisk hukommelsestuning:

Apache Spark har leveret et antal indstillelige drejeknapper, så programmerere og administratorer kan bruge dem til at tage ansvar for ydeevnen af ​​deres applikationer. Da Spark er en ramme i hukommelsen, er det vigtigt, at der er nok hukommelse, så de faktiske operationer kan udføres på den ene side og have tilstrækkelig hukommelse i cachen på den anden side. Det er ikke en nem opgave at indstille de korrekte tildelinger, da det kræver stor ekspertise at vide, hvilke dele af rammen der skal indstilles. De nye automatiske hukommelsesindstillingsfunktioner, der er blevet introduceret i den nyeste version af Spark, hvilket gør det til en nem og effektiv ramme at bruge på tværs af alle sektorer. Derudover kan Spark nu indstille sig selv automatisk, afhængigt af brugen.

  1. Spark kan behandle data i et hurtigt tempo:

Når det kommer til Big Data, er hastighed en af ​​de mest kritiske faktorer. På trods af at størrelsen på dataene er stor, er det vigtigt, at datarammen er i stand til at tilpasse sig med datastørrelsen på en hurtig og effektiv måde. Spark gør det muligt for applikationer i Hadoop-klynger at fungere hundrede gange hurtigere i hukommelsen og ti gange hurtigere, når data kører på disken. Dette er muligt, fordi Spark reducerer antallet af læse / skrivning til en disk, og da apache-gnistramme gemmer disse mellemliggende behandlingsdata i hukommelsen, hvilket gør det til en hurtigere proces. Ved at bruge konceptet Resilient Distribuerede datasæt tillader Spark, at data gemmes på en gennemsigtig måde på hukommelsesdisken. Ved at reducere tiden til at læse og skrive på en disk bliver databehandling hurtigere og forbedret end nogensinde før.

  1. Spark understøtter mange sprog:

Spark giver brugerne mulighed for at skrive deres applikationer på flere sprog, herunder Python, Scala og Java. Dette er ekstremt praktisk for udviklere at køre deres applikation på programmeringssprog, som de allerede er bekendt med. Derudover leveres Spark med et indbygget sæt på næsten 80 operatører på højt niveau, som også kan bruges på en interaktiv måde.

  1. Spark understøtter avanceret analyse:

Udover et simpelt kort og reducere operationer, giver Spark understøtter til SQL-forespørgsler, streaming af data og komplekse analyser såsom maskinlæring og grafalgoritmer. Ved at kombinere disse funktioner giver Spark brugere mulighed for også at arbejde i en enkelt arbejdsgang.

  1. Spark giver mulighed for streaming af realtid:

Apache Spark giver brugerne mulighed for at håndtere streaming i realtid. Apache Spark Mapreduce håndterer og behandler hovedsageligt de lagrede data, mens Spark manipulerer dataene i realtid med brug af streaming af apache-gnist. Det kan også håndtere rammer, der også fungerer i integration med Hadoop.

  1. Spark har et aktivt og ekspanderende samfund:

Bygget af et bredt sæt udviklere, der spænder over mere end 50 virksomheder, er Apache Spark virkelig populær. Begyndt i år 2009 har mere end 250 udviklere over hele verden bidraget til væksten og udviklingen af ​​Spark. Apache-gnist har også en aktiv mailinglister og JIRA til sporing af problemer.

  1. Spark kan arbejde på en uafhængig måde og i integration med Hadoop:

Spark er i stand til at køre på en selvstændig måde og er i stand til at arbejde sammen med Hadoop 2's YARN cluster manager. Dette betyder, at den også kan læse Hadoop-data. Det kan også læses fra andre Hadoop-datakilder som HBase og HDFS. Derfor er det velegnet til mærker, der vil migrere deres data fra rene Hadoop-applikationer. Da Spark bruger uforanderlighed, er det måske ikke ideelt i alle tilfælde af migration.

Apache Spark har været en vigtig spiludveksler inden for big data siden dens udvikling. Det har sandsynligvis været et af de mest betydningsfulde open source-projekter og er blevet vedtaget af mange virksomheder og organisationer over hele kloden med betydelig succes og indflydelse. Databehandling har mange fordele for virksomheder, der ønsker at etablere deres rolle i økonomien på verdensplan. Ved at forstå data og få indsigt fra dem, kan det hjælpe mærker med at skabe politikker og kampagner, der virkelig vil styrke dem, både inden for virksomheden og uden for markedet. Dette betyder, at databehandling og software som Apache Spark kan hjælpe virksomheder med at udnytte mulighederne på en effektiv og vellykket måde.

Som konklusion er Spark en stor kraft, der ændrer ansigtet til dataøkosystemet. Det er bygget til virksomheder, der er afhængige af hastighed, brugervenlighed og sofistikeret teknologi. Det udfører både batchbehandling og nye arbejdsmængder inklusive interaktive forespørgsler, maskinlæring og streaming, hvilket gør det til en af ​​de største platforme for vækst og udvikling af virksomheder rundt om i verden.

Relaterede artikler:-

Her er nogle artikler, der hjælper dig med at få flere detaljer om Apache Spark, så bare gå gennem linket.

  1. 12 fantastiske Spark Interview Spørgsmål og svar
  2. Top 10 mest nyttige Apache PIG-interviewspørgsmål og svar
  3. Apache Spark vs Apache Flink - 8 nyttige ting, du skal vide
  4. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nyttige forskelle

Kategori:

Big Data