Apache Spark - Marke i poslovanje širom svijeta guraju omotnicu, kada su u pitanju strategije i politike rasta, kako bi na uspješan način bili ispred konkurencije. Jedna od tih tehnika naziva se obrada podataka koja danas igra vrlo važnu i sastavnu ulogu u funkcioniranju marki i kompanija. Uz toliko podataka koji su prisutni u kompanijama, važno je da brendovi mogu razumjeti te podatke na učinkovit način.
To je zato što podaci moraju biti čitljivi, što olakšava uvid u njih. Tvrtke također trebaju standardizirani format kako bi mogli obrađivati informacije na jednostavan i učinkovit način. Uz obradu podataka, tvrtke se mogu uspješno suočiti s preprekama i nadići svoju konkurenciju jer vam obrada može pomoći da se koncentrirate na produktivne zadatke i kampanje. Usluge obrade podataka mogu se nositi s mnogim neuobičajenim aktivnostima, uključujući pretvaranje podataka, unos podataka i naravno obradu podataka.
Obrada podataka omogućava tvrtkama pretvorbu svojih podataka u standardni elektronički oblik. Ova konverzija omogućuje robnim markama donošenje bržih i bržih odluka, omogućujući tako da se brendovi brže razvijaju i rastu nego prije. Kad se marke mogu usredotočiti na stvari koje su vam važne, mogu se razvijati i rasti na konkurentni i uspješan način. Neke usluge koje spadaju u obradu podataka uključuju obradu slika, obradu šteta osiguranja, obradu čekova i obradu obrazaca.
Iako se ovo mogu činiti kao sitni problemi u tvrtki, zaista mogu poboljšati vašu vrijednost na tržištu. Kad potrošači i klijenti mogu pristupiti informacijama na jednostavan i siguran način, moći će na učinkovit način izgraditi lojalnost i moć marki. Obrada obrasca jedan je od načina na koje marke mogu pružiti informacije dostupne širem svijetu. Ti obrasci uključuju HTML, životopise, porezne obrasce, različite vrste anketa, fakture, vaučere i obrasce e-pošte.
Jedna od osnovnih transakcijskih jedinica za sve tvrtke je ček i osnova je za sve komercijalne transakcije i transakcije. Pomoću obrade čekova, robne marke mogu osigurati da se njihovi čekovi obrađuju na odgovarajući način i da se plaćanja vrše na vrijeme, pomažući tako robnim markama da zadrže svoj ugled i integritet. Osiguranje je još jedan element koji igra važnu ulogu u funkcioniranju robnih marki jer pomaže tvrtkama da brzo i sigurno nadoknade svoje gubitke.
Kada investirate u dobar plan obrade osiguranja, robne marke mogu uštedjeti vrijeme i trud, a istodobno nastaviti sa svojim poslovnim zadacima i odgovornostima. Obrada slike može se činiti kao manji zadatak, ali istodobno može marketinšku strategiju marke prenijeti na novu razinu. Izrada slika visoke kvalitete izuzetno je važna i kad brendovi takve slike stave u svoje brošure i pamflete, automatski privlače pažnju klijenata i kupaca na učinkovit način.
Faze u ciklusu obrade podataka
Obrada podataka prolazi kroz šest važnih faza od prikupljanja do pohrane. Evo kratkog opisa svih faza obrade podataka:
-
Kolekcija:
Podaci se moraju prikupljati na jednom mjestu prije nego što se iz njega može stvoriti bilo kakav smisao. Ovo je vrlo važna i ključna faza, jer će kvaliteta prikupljenih podataka izravno utjecati na krajnji ishod. Zato je važno da podaci prikupljeni u svim fazama budu točni i točni jer će imati izravan utjecaj na uvid i nalaze. Ako su podaci u početku netočni, rezultati će biti pogrešni i stečeni uvidi mogu imati katastrofalne posljedice na rast i razvoj marke. Dobro prikupljanje podataka osigurat će da se nalazi i ciljevi tvrtke budu točno istaknuti. Popis stanovništva (prikupljanje podataka o svemu u grupi ili određenoj kategoriji stanovništva), uzorkovanje (metoda prikupljanja koja uključuje samo dio čitavog stanovništva) i administrativni prema proizvodima neke su od uobičajenih vrsta metoda prikupljanja podataka koje koriste tvrtke i marke u svim odjeljcima.
-
Priprema:
Druga faza obrade podataka je priprema. Ovdje se sirovi podaci pretvaraju u upravljiviji oblik tako da se mogu analizirati i obrađivati na jednostavniji način. Sirovi oblik podataka ne može se obraditi jer među njima ne postoji zajednička veza. Uz to se i ti podaci moraju provjeriti radi točnosti. Priprema podataka uključuje izgradnju skupa podataka koji se može koristiti za istraživanje i obradu podataka u budućnosti. Analiza podataka vrlo je važna, jer ako se u proces uvuku pogrešne informacije, to može rezultirati pogrešnim uvidima i utjecati na čitavu putanju rasta tvrtke na vrlo pogrešan i negativan način.
-
Ulazni:
Treća faza obrade podataka naziva se ulazom gdje se verificirani podaci kodiraju ili pretvaraju na način koji se može očitati u strojevima. Ti se podaci zauzvrat mogu obraditi na računalu. Unos podataka vrši se na više načina poput tipkovnice, digitalizatora, skenera ili unosa podataka iz postojećeg izvora. Iako je to dugotrajan proces, metoda unosa također zahtijeva brzinu i točnost. Za podatke je potrebna formalna i stroga sintaksa, jer je moć obrade velika kada je potrebno razbiti složene podatke. Zato tvrtke smatraju da je outsourcing u ovoj fazi dobra ideja.
-
Obrada:
U ovoj su fazi podaci podvrgnuti mnogim manipulacijama i u tom se trenutku računalni program izvodi tamo gdje postoji programski kod i praćenje trenutnih aktivnosti. Ovaj postupak može sadržavati više niti izvršavanja koji istodobno izvršavaju upute, ovisno o operacijskom sustavu. Iako je računalo samo skupina instrukcija koje su pasivne, postupak je stvarno izvršavanje ovih uputa. Danas je tržište ispunjeno s više softverskih programa koji obrađuju ogromne količine podataka u kratkom vremenu.
-
Rezultat i tumačenje:
Ovo je peta faza obrade podataka i ovdje se obrađuju podaci i uvidi se zatim prenose krajnjem korisniku. Izlaz se može prenijeti u različitim formatima kao što su tiskana izvješća, audio, video ili monitor. Tumačenje podataka izuzetno je važno jer su to uvidi koji će voditi tvrtku ne samo u postizanju trenutnih ciljeva, već i postavljanju plana budućih ciljeva.
-
Skladištenje:
Pohrana je posljednja faza u ciklusu obrade podataka u kojoj se cijeli gore navedeni proces, što znači da se podaci, upute i uvidi, pohranjuju na način da se oni mogu koristiti i u budućnosti. Podaci i njihovi relevantni uvidi moraju biti pohranjeni na takav način da im se može pristupiti i preuzeti na jednostavan i učinkovit način. Računala i sada sustavi poput oblaka mogu učinkovito i jednostavno pohraniti ogromne količine podataka, što ga čini idealnim rješenjem.
Nakon što utvrdimo važnost obrade podataka, nailazimo na jednu od najvažnijih jedinica za obradu podataka, a to je Apache Spark. Spark je računalni okvir klastera s otvorenim kodom koji je razvilo Sveučilište u Kaliforniji. Kasnije je donirana softverskoj zakladi Apache. Za razliku od Hadoopove paradigme MapReduce zasnovane na disku s dvije etape, Sparkovi višestupanjski primitivi pruža veliku brzinu performansi.
Preporučeni tečajevi
- Trening za uklanjanje pogrešaka Ruby
- PHP MySQL tečajevi
- Online tečaj o VB.NET programiranju
- Osposobljavanje zaklade ITIL
Mnogo je stvari koje Spark izdvajaju od ostalih sustava i evo nekoliko sljedećih:
-
Apache Spark ima automatsku prilagodbu memorije:
Apache Spark osigurao je brojne gumbe za prilagodbu tako da ih programeri i administratori mogu koristiti za preuzimanje performansi svojih aplikacija. Kako je Spark okvir unutar memorije, važno je da ima dovoljno memorije kako bi se stvarne operacije mogle izvoditi s jedne strane i imati dovoljno memorije u predmemoriji s druge strane. Postavljanje ispravnih dodjela nije lak zadatak, jer zahtijeva visoku razinu stručnosti da bi se znali koji dijelovi okvira moraju biti podešeni. Nove mogućnosti automatske prilagodbe memorije predstavljene u najnovijoj verziji Sparka, što ga čini jednostavnim i učinkovitim okvirom za korištenje u svim sektorima. Uz to, Spark sada može sam prilagoditi opciju, ovisno o upotrebi.
-
Spark može obraditi podatke brzim osvjetljenjem:
Kada je u pitanju Big Data, brzina je jedan od najvažnijih čimbenika. Unatoč veličini podataka velika je, važno je da se podatkovni okvir može prilagoditi veličini podataka na brz i učinkovit način. Spark omogućuje aplikacijama u Hadoop klasterima da djeluju sto puta brže u memoriji i deset puta brže kada se podaci izvode na disku. To je moguće jer Spark smanjuje broj čitanja / pisanja na disk, a budući da apache spark frame pohranjuje ove intermedijarne podatke u obradu, što ga čini bržim procesom. Koristeći koncept Resilient Distributed skupova podataka, Spark omogućuje pohranjivanje podataka na transparentan način na memorijski disk. Smanjivanjem vremena za čitanje i pisanje na disk obrada podataka postaje brža i poboljšana nego ikad prije.
-
Spark podržava puno jezika:
Spark omogućava korisnicima pisanje svojih aplikacija na više jezika, uključujući Python, Scala i Java. To je izuzetno prikladno za programere da pokrenu svoju aplikaciju na programskim jezicima koje su već upoznati. Uz to, Spark ima ugrađeni skup od gotovo 80 visoko-naprednih operatora koji se mogu koristiti na interaktivan način.
-
Spark podržava sofisticiranu analitiku:
Osim jednostavne mape i smanjenja operacija, Spark nudi i podršku za SQL upite, strujanje podataka i složenu analitiku poput strojnog učenja i algoritama grafikona. Kombinirajući ove mogućnosti, Spark omogućava korisnicima da rade i u jednom procesu rada.
-
Spark omogućuje postupak struje u stvarnom vremenu:
Apache Spark omogućava korisnicima da upravljaju strujanjem u stvarnom vremenu. Apache Spark Mapreduce uglavnom rukuje i obrađuje pohranjene podatke, dok Spark manipulira podacima u stvarnom vremenu pomoću apache iskre Streaming. Također može nositi okvire koji djeluju u integraciji s Hadoop-om.
-
Spark ima aktivnu i širi zajednicu:
Izradio širok skup programera koji su obuhvaćali više od 50 tvrtki, Apache Spark je zaista popularan. Počelo 2009. godine, više od 250 programera širom svijeta pridonijelo je rastu i razvoju Sparka. Apache iskra također ima aktivne popise i JIRA za praćenje problema.
-
Spark može djelovati na neovisan način kao i u integraciji s Hadoopom:
Spark se može samostalno pokretati i može surađivati s YARN-ovim menadžerom klastera Yadona 2. To znači da može čitati i podatke Hadoopa. Može se čitati i iz drugih izvora podataka Hadoopa, poput HBase i HDFS. Zbog toga je pogodan za marke koje žele migrirati svoje podatke iz čistih Hadoop aplikacija. Kako Spark koristi nepromjenljivost, možda nije idealan za sve slučajeve migracije.
Apache Spark je od svoje evolucije glavni izmjenjivač igara na području velikih podataka. To je vjerojatno jedan od najznačajnijih projekata otvorenog koda koji su prihvatile mnoge tvrtke i organizacije širom svijeta sa znatnom razinom uspjeha i učinka. Obrada podataka ima brojne prednosti za tvrtke koje žele uspostaviti svoju ulogu u ekonomiji na globalnoj razini. Razumijevanjem podataka i stjecanjem uvida u njih može se pomoći marki da kreira politike i kampanje koje će ih zaista osnažiti, kako unutar tvrtke tako i izvan tržišta. To znači da obrada podataka i softver poput Apache Spark mogu pomoći kompanijama da iskoriste mogućnosti na učinkovit i uspješan način.
Zaključno, Spark je velika sila koja mijenja lice ekosustava podataka. Izrađen je za tvrtke koje ovise o brzini, jednostavnosti uporabe i sofisticiranoj tehnologiji. Obavlja i serijsku obradu i nova radna opterećenja, uključujući interaktivne upite, strojno učenje i strujanje, što ga čini jednom od najvećih platformi za rast i razvoj tvrtki širom svijeta.
Povezani članci:-
Evo nekoliko članaka koji će vam pomoći da saznate više detalja o Apache Spark-u, zato samo prođite vezu.
- 12 pitanja i odgovora za nevjerojatne iskre
- 10 najboljih pitanja i odgovor za intervju s Apache PIG intervjuima
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 korisnih stvari koje trebate znati
- Apache Pig vs Apache košnica - 12 najboljih korisnih razlika