Apache Spark - Varumärken och företag runt om i världen driver kuvertet, när det gäller strategier och tillväxtpolitiker, för att komma framför deras konkurrens på ett framgångsrikt sätt. En av dessa tekniker kallas databehandling som idag spelar en mycket viktig och integrerad roll i varumärkes- och företagens funktion. Med så mycket data som finns i företag är det viktigt att märken kan känna till denna information på ett effektivt sätt.
Detta beror på att data måste vara ett läsbart sätt som gör det lättare att få insikter från dem. Företag behöver också ett standardiserat format så att de kan bearbeta information på ett enkelt och effektivt sätt. Med databehandling kan företag möta hinder på ett framgångsrikt sätt och gå före sin konkurrens eftersom bearbetning kan hjälpa dig att koncentrera dig på produktiva uppgifter och kampanjer. Databehandlingstjänster kan hantera en hel del icke-kärnverksamheter inklusive konvertering av data, datainmatning och naturligtvis databehandling.
Databehandling gör det möjligt för företag att konvertera sina uppgifter till en vanlig elektronisk form. Denna konvertering gör det möjligt för varumärken att fatta snabbare och snabbare beslut, vilket gör det möjligt för varumärken att utvecklas och växa i snabb takt än tidigare. När varumärken kan fokusera på saker som betyder något, kan de utvecklas och växa på ett konkurrenskraftigt och framgångsrikt sätt. Vissa tjänster som omfattas av databehandling inkluderar bildbehandling, behandling av försäkringsanspråk, kontrollbehandling och formbehandling.
Även om dessa kan verka som mindre problem inom ett företag, kan de verkligen förbättra ditt värde på marknaden. När konsumenter och kunder kan få tillgång till information på ett enkelt och säkert sätt kommer de att kunna bygga varumärkeslojalitet och makt på ett effektivt sätt. Formbehandling är ett sätt på vilket märken kan göra information tillgänglig för den större världen. Dessa formulär inkluderar HTML, CV, skatteformulär, olika typer av enkäter, fakturor, kuponger och e-postformulär.
En av de grundläggande transaktionsenheterna för alla företag är en check och den är grunden för alla kommersiella transaktioner och affärer. Med hjälp av kontrollbehandling kan varumärken säkerställa att deras kontroller behandlas på ett korrekt sätt och att betalningar görs i tid, och därmed hjälpa märken att upprätthålla sitt rykte och integritet också. Försäkring är ett annat element som spelar en viktig roll i varumärkets funktion eftersom det hjälper företag att återbetala sina förluster på ett snabbt och säkert sätt.
När du investerar i en bra plan för försäkring kan märken spara tid och ansträngningar samtidigt som de fortsätter med sina jobbuppgifter och ansvar. Bildbearbetning kan verka som en mindre uppgift men kan samtidigt ta varumärkets marknadsföringsstrategi till nästa nivå. Att göra bilder av hög kvalitet är oerhört viktigt och när varumärken lägger sådana bilder i sina broschyrer och broschyrer lockar de automatiskt upp klienter och kunder på ett effektivt sätt.
Steg i databehandlingscykeln
Databehandling går igenom sex viktiga steg från insamling till lagring. Här är en kort beskrivning av alla steg i databehandlingen:
-
Samling:
Data måste samlas in på ett ställe innan det kan förstås något. Detta är ett mycket viktigt och avgörande steg eftersom kvaliteten på insamlade data kommer att ha en direkt inverkan på den slutliga produktionen. Det är därför det är viktigt att data som samlas in i alla stadier är korrekta och korrekta eftersom de kommer att ha en direkt inverkan på insikt och fynd. Om uppgifterna är felaktiga i början, kommer resultaten att vara felaktiga och insikten kan få katastrofala konsekvenser för varumärkets tillväxt och utveckling. Bra insamling av data kommer att säkerställa att företagets resultat och mål ligger rätt på märket. Folkräkning (datainsamling om allt i en grupp eller en viss kategori av befolkningen), provundersökning (insamlingsmetod som endast innehåller en del av hela befolkningen) och administrativ efter produkt är några av de vanliga typerna av datainsamlingsmetoder som används av företag och varumärken i alla sektioner.
-
Förberedelse:
Det andra steget i databehandlingen är förberedelser. Här konverteras rå data till en mer hanterbar form så att de kan analyseras och behandlas på ett enklare sätt. Den råa formen för data kan inte behandlas eftersom det inte finns någon gemensam länk mellan dem. Dessutom måste dessa data också kontrolleras för noggrannhet. Förberedelse av data innebär konstruktion av ett datasæt som kan användas för utforskning och bearbetning av framtida data. Att analysera data är mycket viktigt eftersom om fel information sipprar in i processen kan det resultera i fel insikt och påverka företagets hela tillväxtbanan på ett mycket fel och negativt sätt.
-
Inmatning:
Det tredje steget i databehandling kallas input där verifierade data kodas eller konverteras på ett sätt som kan läsas i maskiner. Dessa data kan i sin tur behandlas på en dator. Inmatning av data görs genom flera metoder som tangentbord, digitaliserare, skanner eller datainmatning från en befintlig källa. Även om det är en tidskrävande process kräver inmatningsmetoden även hastighet och noggrannhet. Uppgifterna kräver en formell och strikt syntaxmetod eftersom bearbetningskraften är hög när komplexa data behöver delas upp. Det är därför företag tycker att outsourcing i detta skede är en bra idé.
-
bearbetning:
I detta steg utsätts data för en hel del manipulationer och vid detta tillfälle körs ett datorprogram där det finns en programkod och spårning av aktuella aktiviteter. Denna process kan innehålla flera exekverande trådar som kör instruktioner på ett samtidigt sätt, beroende på operativsystem. Medan en dator bara är en grupp instruktioner som är passiva, är en process själva utförandet av dessa instruktioner. Idag är marknaden fylld med flera program som bearbetar enorma mängder data på kort tid.
-
Output och tolkning:
Detta är det femte steget i databehandlingen och det är här som data bearbetas information och insikten sedan överförs till den slutliga användaren. Utgången kan vidarebefordras i olika format som tryckta rapporter, ljud, video eller bildskärm. Tolkningen av data är oerhört viktig eftersom det är de insikter som kommer att leda företaget att inte bara uppnå sina nuvarande mål utan också för att sätta en plan för framtida mål och mål.
-
Lagring:
Lagring är det sista steget i databehandlingscykeln där hela processen ovan, vilket innebär att data, instruktioner och insikter lagras på ett sätt som också kan användas i framtiden. Data och dess relevanta insikter måste lagras på ett sådant sätt att de kan nås och hämtas på ett enkelt och effektivt sätt. Datorer och nu system som moln kan effektivt hålla stora mängder data på ett enkelt och bekvämt sätt, vilket gör den till den ideala lösningen.
Efter att ha fastställt vikten av databehandling kommer vi till en av de viktigaste databehandlingsenheterna, som är Apache Spark. Spark är ett ramverk för kluster för öppen källkod som har utvecklats av University of California. Det donerades senare till Apache Software Foundation. I motsats till Hadoops tvåstegs-diskbaserade MapReduce-paradigm ger Sparks flerstegs-primitiv stor hastighet för prestanda.
Rekommenderade kurser
- Ruby Debugging Training
- PHP MySQL-kurser
- Online-kurs i VB.NET-programmering
- ITIL Foundation Training
Det finns många saker som skiljer Spark från andra system och här är några av följande:
-
Apache Spark har automatisk minnesinställning:
Apache Spark har tillhandahållit ett antal inställbara vred så att programmerare och administratörer kan använda dem för att ta hand om prestandan för sina applikationer. Eftersom Spark är ett ramverk i minnet är det viktigt att det finns tillräckligt med minne så att faktiska operationer kan utföras å ena sidan och har tillräckligt med minne i cachen å andra sidan. Att ställa in korrekta tilldelningar är inte en enkel uppgift eftersom det kräver hög kompetensnivå för att veta vilka delar av ramverket som måste ställas in. De nya automatiska minnesinställningsmöjligheterna som har introducerats i den senaste versionen av Spark, vilket gör det till ett enkelt och effektivt ramverk för alla sektorer. Dessutom kan Spark nu ställa in sig automatiskt, beroende på användningen.
-
Spark kan bearbeta data i snabb hastighet:
När det gäller Big Data är hastighet en av de mest kritiska faktorerna. Trots att storleken på uppgifterna är stor är det viktigt att dataramverket kan anpassas med storleken på data på ett snabbt och effektivt sätt. Spark gör att applikationer i Hadoop-kluster kan fungera hundratals snabbare i minnet och tio gånger snabbare när data körs på disken. Detta är möjligt eftersom Spark minskar antalet läs / skriv till skiva och eftersom apache-gnistram lagrar denna mellanliggande behandlingsdata i minnet, vilket gör det till en snabbare process. Genom att använda konceptet Resilient Distribuerade databas tillåter Spark att data lagras på ett öppet sätt på minneskivan. Genom att minska tiden att läsa och skriva på skivan blir databehandlingen snabbare och förbättrad än någonsin tidigare.
-
Spark stöder många språk:
Spark tillåter användare att skriva sina applikationer på flera språk inklusive Python, Scala och Java. Detta är extremt bekvämt för utvecklare att köra sin applikation på programmeringsspråk som de redan är bekanta med. Dessutom kommer Spark med en inbyggd uppsättning av nästan 80 operatörer på hög nivå som kan användas på ett interaktivt sätt.
-
Spark stöder sofistikerad analys:
Förutom en enkel karta och reducera operationer, ger Spark stöd för SQL-frågor, strömningsdata och komplexa analyser som maskininlärning och grafalgoritmer. Genom att kombinera dessa funktioner tillåter Spark användare också att arbeta i ett enda arbetsflöde.
-
Spark tillåter strömningsprocess i realtid:
Apache Spark tillåter användare att hantera streaming i realtid. Apache Spark Mapreduce hanterar och bearbetar huvudsakligen lagrade data medan Spark manipulerar data i realtid med användning av apache-gnistströmning. Den kan också hantera ramverk som fungerar i integration med Hadoop också.
-
Spark har ett aktivt och expanderande samhälle:
Byggt av en mängd utvecklare som spänner över mer än 50 företag, är Apache Spark verkligen populärt. Från och med år 2009 har mer än 250 utvecklare runt om i världen bidragit till tillväxten och utvecklingen av Spark. Apache-gnisten har också en aktiv adresslistor och JIRA för spårning av problem.
-
Spark kan arbeta på ett oberoende sätt och i integration med Hadoop:
Spark kan köras på ett oberoende sätt och kan arbeta med Hadoop 2: s YARN-klusterchef. Detta innebär att den också kan läsa Hadoop-data. Den kan också läsas från andra Hadoop-datakällor som HBase och HDFS. Det är därför det passar för varumärken som vill migrera sina data från rena Hadoop-applikationer. Eftersom Spark använder oföränderlighet är det kanske inte perfekt för alla migrationsfall.
Apache Spark har varit en viktig spelväxlare inom big data sedan dess utveckling. Det har antagligen varit ett av de viktigaste open source-projekten och har antagits av många företag och organisationer över hela världen med betydande framgångar och effekter. Databehandling har många fördelar för företag som vill etablera sin roll i ekonomin på global skala. Genom att förstå data och få insikt från dem kan det hjälpa varumärken att skapa policyer och kampanjer som verkligen kommer att stärka dem, både inom företaget och utanför på marknaden. Detta innebär att databehandling och programvara som Apache Spark kan hjälpa företag att utnyttja möjligheter på ett effektivt och framgångsrikt sätt.
Sammanfattningsvis är Spark en stor kraft som förändrar dataekosystemets ansikte. Den är byggd för företag som är beroende av hastighet, användarvänlighet och sofistikerad teknik. Den utför både batchbehandling och nya arbetsbelastningar inklusive interaktiva frågor, maskininlärning och streaming, vilket gör det till den största plattformen för tillväxt och utveckling av företag runt om i världen.
Relaterade artiklar:-
Här är några artiklar som hjälper dig att få mer information om Apache Spark så bara gå igenom länken.
- 12 fantastiska gnistorintervjufrågor och svar
- Topp 10 mest användbara Apache PIG-intervjufrågor och svar
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 användbara saker du behöver veta
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 användbara skillnader