Apache Spark - Blagovne znamke in podjetja po vsem svetu si prizadevajo, če gre za strategije in politike rasti, da bi uspešno premagali konkurenco. Ena od teh tehnik se imenuje obdelava podatkov, ki ima danes zelo pomembno in sestavno vlogo pri delovanju blagovnih znamk in podjetij. Ker je v podjetjih prisotno toliko podatkov, je pomembno, da blagovne znamke lahko te podatke smiselno razumejo.
To je zato, ker morajo biti podatki berljivi, kar omogoča lažje pridobivanje vpogleda v njih. Podjetja potrebujejo tudi standardiziran format, da lahko na preprost in učinkovit način obdelujejo informacije. Podjetja se lahko z obdelavo podatkov uspešno soočijo z ovirami in prehitevajo konkurenco, saj vam lahko obdelava pomaga pri osredotočenju na produktivne naloge in kampanje. Storitve obdelave podatkov so sposobne obvladati številne neželne dejavnosti, vključno s pretvorbo podatkov, vnosom podatkov in seveda obdelavo podatkov.
Obdelava podatkov podjetjem omogoča pretvorbo svojih podatkov v standardno elektronsko obliko. Ta pretvorba blagovnim znamkam omogoča hitrejše in hitrejše odločitve, kar omogoča blagovnim znamkam, da se razvijajo in rastejo hitreje kot prej. Ko se blagovne znamke lahko osredotočijo na pomembne stvari, se lahko razvijajo in rastejo na konkurenčen in uspešen način. Nekatere storitve, ki spadajo pod obdelavo podatkov, vključujejo obdelavo slik, obdelavo zavarovalnih zahtevkov, obdelavo čekov in obrazce.
Čeprav se ti lahko zdijo manjše težave znotraj podjetja, lahko resnično izboljšajo vašo vrednost na trgu. Ko bodo potrošniki in stranke lahko dostopali do informacij na enostaven in varen način, bodo lahko na učinkovit način zgradili zvestobo in moč blagovne znamke. Obdelava obrazcev je eden od načinov, kako blagovne znamke lahko dajo informacije na voljo širšemu svetu. Ti obrazci vključujejo HTML, življenjepise, davčne obrazce, različne vrste ankete, račune, bone in e-poštne obrazce.
Ena od osnovnih transakcijskih enot za vsa podjetja je ček in je osnova za vse komercialne transakcije in posle. Znamke lahko s pomočjo obdelave čekov zagotovijo, da so njihovi čeki pravilno obdelani in da se plačila izvajajo pravočasno, s čimer pomagajo znamkam ohraniti svoj ugled in integriteto. Zavarovanje je še en element, ki ima pomembno vlogo pri delovanju blagovnih znamk, saj podjetjem pomaga hitro in varno povrniti izgube.
Ko vlagate v dober načrt obdelave zavarovanja, lahko blagovne znamke prihranijo čas in trud, hkrati pa nadaljujejo s svojimi delovnimi nalogami in odgovornostmi. Obdelava slik se morda zdi majhna naloga, hkrati pa lahko marketinško strategijo blagovne znamke dvigne na naslednjo raven. Izdelava visoko kakovostnih slik je izredno pomembna in ko blagovne znamke vsebujejo take slike v svojih brošurah in brošurah, samodejno učinkovito pritegnejo pozornost strank in kupcev.
Faze v ciklu obdelave podatkov
Obdelava podatkov poteka skozi šest pomembnih faz od zbiranja do shranjevanja. Tu je kratek opis vseh faz obdelave podatkov:
-
Zbirka:
Podatke je treba zbrati na enem mestu, preden se lahko pojavijo kakršni koli smisli. To je zelo pomembna in ključna faza, saj bo kakovost zbranih podatkov neposredno vplivala na končni rezultat. Zato je pomembno, da so podatki, zbrani na vseh stopnjah, pravilni in točni, saj bodo neposredno vplivali na vpogled in ugotovitve. Če so podatki na začetku napačni, bodo ugotovitve napačne in pridobljeni vpogledi lahko imajo katastrofalne posledice na rast in razvoj blagovne znamke. Dobra zbirka podatkov bo zagotovila, da bodo ugotovitve in cilji podjetja na pravem mestu. Popis (zbiranje podatkov o vsem v skupini ali določeni kategoriji prebivalstva), vzorčna raziskava (metoda zbiranja, ki vključuje le del celotne populacije) in administrativna po izdelkih so nekatere od običajnih vrst metod zbiranja podatkov, ki jih uporablja podjetja in blagovne znamke v vseh oddelkih.
-
Priprava:
Druga faza obdelave podatkov je priprava. Tu se neobdelani podatki pretvorijo v bolj obvladljivo obliko, tako da jih je mogoče analizirati in obdelati na enostavnejši način. Surove oblike podatkov ni mogoče obdelati, saj med njimi ni skupne povezave. Poleg tega je treba preveriti tudi točnost podatkov. Priprava podatkov vključuje izdelavo nabora podatkov, ki se lahko uporablja za raziskovanje in obdelavo prihodnjih podatkov. Analiza podatkov je zelo pomembna, saj če napačne informacije vstopijo v postopek, lahko to povzroči napačne vpoglede in vpliva na celotno usmeritev rasti podjetja na zelo napačen in negativen način.
-
Vnos:
Tretja stopnja obdelave podatkov se imenuje vhod, kjer se preverjeni podatki kodirajo ali pretvorijo na način, ki ga je mogoče prebrati v strojih. Ti podatki pa se lahko obdelujejo v računalniku. Vnašanje podatkov poteka z več metodami, kot so tipkovnice, digitalizator, optični bralnik ali vnos podatkov iz obstoječega vira. Čeprav gre za zamuden postopek, metoda vnosa zahteva tudi hitrost in natančnost. Za podatke je potrebna formalna in stroga metoda sintakse, saj je moč obdelave velika, kadar je treba razčleniti kompleksne podatke. Zato podjetja menijo, da je najemanje zunanjih izvajalcev v tej fazi dobra ideja.
-
Obravnavati:
V tej fazi so podatki podvrženi številnim manipulacijam in na tej točki se izvede računalniški program, kjer obstaja programska koda in sledenje trenutnim dejavnostim. Ta postopek lahko vsebuje več izvedbenih niti, ki izvajajo navodila istočasno, odvisno od operacijskega sistema. Medtem ko je računalnik samo skupina navodil, ki so pasivna, je postopek dejansko izvajanje teh navodil. Danes je trg poln več programskih programov, ki v kratkem času obdelujejo ogromne količine podatkov.
-
Rezultat in interpretacija:
To je peta stopnja obdelave podatkov in tu se podatki obdelujejo in vpogled se nato posreduje končnemu uporabniku. Izhod se lahko predvaja v različnih oblikah, kot so natisnjena poročila, zvok, video ali monitor. Razlaga podatkov je izredno pomembna, saj so to vpogledi, ki bodo vodili podjetje pri doseganju ne samo trenutnih ciljev, ampak tudi pri določitvi osnutka prihodnjih ciljev.
-
Shranjevanje:
Shranjevanje je zadnja faza cikla obdelave podatkov, kjer je celoten postopek zgoraj, kar pomeni podatke, navodila in vpoglede, shranjen tako, da jih je mogoče uporabiti tudi v prihodnosti. Podatki in njihovi ustrezni vpogledi morajo biti shranjeni tako, da je do njih mogoče dostopati in preprosto in učinkovito pridobiti. Računalniki in zdaj sistemi, kot je oblak, lahko učinkovito hranijo ogromne količine podatkov na enostaven in primeren način, zaradi česar je to idealna rešitev.
Po ugotovitvi pomena obdelave podatkov pridemo do ene najpomembnejših enot za obdelavo podatkov, to je Apache Spark. Spark je odprtokodni računalniški okvir za grozde, ki ga je razvila kalifornijska univerza. Pozneje je bila podarjena programski fundaciji Apache. Sparkovi večstopenjski primitivi so v primerjavi s Hadoopovo dvostopenjsko diskovno paradigmo MapReduce zagotavljajo veliko hitrost delovanja.
Priporočeni tečaji
- Trening za odpravljanje napak pri Rubyju
- Tečaji PHP MySQL
- Spletni tečaj o programiranju VB.NET
- Usposabljanje za fundacijo ITIL
Obstaja veliko stvari, ki Spark ločijo od drugih sistemov in tukaj je nekaj naslednjega:
-
Apache Spark ima samodejno nastavitev pomnilnika:
Apache Spark je zagotovil številne nastavljive gumbe, tako da jih programerji in skrbniki lahko uporabljajo za prevzem zmogljivosti svojih aplikacij. Ker je Spark okvir v pomnilniku, je pomembno, da je dovolj pomnilnika, da se dejanske operacije lahko izvajajo na eni strani in imajo dovolj pomnilnika v predpomnilniku na drugi strani. Določitev pravilnih dodelitev ni lahka naloga, saj zahteva visoko raven strokovnega znanja, da veste, katere dele okvira je treba prilagoditi. Nove zmogljivosti samodejnega uglaševanja pomnilnika, ki so bile predstavljene v najnovejši različici Sparka, kar omogoča enostaven in učinkovit okvir za uporabo v vseh sektorjih. Poleg tega se Spark zdaj lahko samodejno nastavi, odvisno od uporabe.
-
Spark lahko obdeli podatke s hitro hitrostjo osvetlitve:
Kar zadeva Big Data, je hitrost eden najbolj kritičnih dejavnikov. Kljub velikosti podatkov je pomembno, da se lahko podatkovni okvir hitro in učinkovito prilagodi velikosti podatkov. Spark omogoča aplikacijam v skupinah Hadoop, da v pomnilniku delujejo stokrat hitreje in desetkrat hitreje, ko podatki tečejo na disku. To je mogoče, ker Spark zmanjša število branja / pisanja na disk in ker apache iskalni okvir shranjuje te vmesne obdelave podatkov v pomnilnik, to omogoča hitrejši postopek. S pomočjo koncepta odpornih nabora podatkov Spark omogoča pregledno shranjevanje podatkov na pomnilniški disk. Z zmanjšanjem časa za branje in pisanje na disk obdelava podatkov postane hitrejša in izboljšana kot kdajkoli prej.
-
Spark podpira veliko jezikov:
Spark uporabnikom omogoča pisanje njihovih aplikacij v več jezikih, vključno s Python, Scala in Java. To je izredno priročno za razvijalce, da svojo aplikacijo izvajajo v programskih jezikih, ki jih že poznajo. Poleg tega Spark ima vgrajen nabor skoraj 80 operaterjev na visoki ravni, ki jih je mogoče uporabiti na interaktiven način.
-
Spark podpira izpopolnjeno analitiko:
Spark poleg preprostega preslikavanja in zmanjšanja operacij nudi tudi podporo SQL poizvedbam, pretakanju podatkov in kompleksni analitiki, kot sta strojno učenje in algoritmi grafov. S kombinacijo teh zmogljivosti Spark uporabnikom omogoča tudi delo v enem samem delovnem toku.
-
Spark omogoča postopek pretakanja v realnem času:
Apache Spark omogoča uporabnikom, da v realnem času upravljajo s pretakanjem. Apache Spark Mapreduce v glavnem obdeluje in obdeluje shranjene podatke, medtem ko Spark podatke v realnem času manipulira z uporabo apache iskre Streaming. Prav tako lahko upravlja z okviri, ki delujejo v integraciji s Hadoopom.
-
Spark ima aktivno in razširjajočo se skupnost:
Apache Spark je resnično priljubljen zaradi širokega nabora razvijalcev, ki je obsegal več kot 50 podjetij. Začetek leta 2009 je k rasti in razvoju Spark prispevalo več kot 250 razvijalcev po vsem svetu. Apache iskrica ima tudi aktivne poštne sezname in JIRA za sledenje težav.
-
Spark lahko deluje neodvisno, pa tudi v integraciji s Hadoopom:
Spark lahko deluje neodvisno in lahko sodeluje z upraviteljem grozdov YARN skupine Hadoop 2. To pomeni, da lahko bere tudi podatke Hadoopa. Prav tako lahko bere iz drugih virov podatkov Hadoop, kot sta HBase in HDFS. Zato je primeren za blagovne znamke, ki želijo preseliti svoje podatke iz čistih Hadoop aplikacij. Ker Spark uporablja nespremenljivost, morda ni idealen za vse primere selitve.
Apache Spark je bil že od svojega razvoja glavni menjalec iger na področju velikih podatkov. To je bil verjetno eden najpomembnejših odprtokodnih projektov, saj so ga številna podjetja in organizacije po vsem svetu sprejele s precejšnjo uspešnostjo in učinkom. Obdelava podatkov ima veliko koristi za podjetja, ki želijo uveljaviti svojo vlogo v gospodarstvu na svetovni ravni. Z razumevanjem podatkov in pridobivanjem vpogleda v njih lahko blagovnim znamkam pomagamo oblikovati politike in kampanje, ki jih bodo resnično opolnomočile, tako znotraj podjetja kot tudi zunaj na trgu. To pomeni, da lahko obdelava podatkov in programska oprema, kot je Apache Spark, podjetjem pomagajo, da učinkovito in uspešno izkoristijo priložnosti.
Na koncu je Spark velika sila, ki spreminja obraz podatkovnega ekosistema. Zasnovan je za podjetja, ki so odvisna od hitrosti, enostavne uporabe in izpopolnjene tehnologije. Izvaja tako paketno obdelavo kot nove obremenitve, vključno z interaktivnimi poizvedbami, strojnim učenjem in pretakanjem, zaradi česar je ena največjih platform za rast in razvoj podjetij po vsem svetu.
Povezani članki:-
Tukaj je nekaj člankov, ki vam bodo pomagali do podrobnosti o Apache Spark, zato pojdite po povezavi.
- 12 neverjetnih vprašanj in odgovorov o iskri
- Top 10 najbolj uporabnih vprašanj in odgovorov za intervju z Apache PIG
- Apache Spark vs Apache Flink - 8 koristnih stvari, ki jih morate vedeti
- Apache Pig vs Apache Pive - Top 12 uporabnih razlik