Apache Spark - Merken en bedrijven over de hele wereld verleggen de grenzen, als het gaat om strategieën en groeibeleid, om hun concurrentie op een succesvolle manier voor te zijn. Een van deze technieken wordt gegevensverwerking genoemd, die tegenwoordig een zeer belangrijke en integrale rol speelt in het functioneren van merken en bedrijven. Met zoveel gegevens in bedrijven, is het belangrijk dat merken deze gegevens op een effectieve manier kunnen begrijpen.

Dit komt omdat gegevens een leesbare manier moeten zijn om het gemakkelijker te maken inzichten te verkrijgen. Bedrijven hebben ook een gestandaardiseerd formaat nodig, zodat ze informatie op een eenvoudige en effectieve manier kunnen verwerken. Met gegevensverwerking kunnen bedrijven op een succesvolle manier obstakels tegenkomen en hun concurrentie voorblijven, omdat verwerking u kan helpen zich te concentreren op productieve taken en campagnes. Gegevensverwerkingsservices kunnen veel niet-kernactiviteiten aan, waaronder conversie van gegevens, gegevensinvoer en natuurlijk gegevensverwerking.

Gegevensverwerking stelt bedrijven in staat hun gegevens om te zetten in een standaard elektronisch formulier. Met deze conversie kunnen merken sneller en sneller beslissingen nemen, waardoor merken zich in een sneller tempo dan voorheen kunnen ontwikkelen en groeien. Wanneer merken zich kunnen concentreren op zaken die ertoe doen, kunnen ze zich op een competitieve en succesvolle manier ontwikkelen en groeien. Sommige services die onder gegevensverwerking vallen, zijn onder meer beeldverwerking, verwerking van verzekeringsclaims, verwerking van cheques en formulierverwerking.

Hoewel dit misschien kleine problemen binnen een bedrijf lijken, kunnen ze uw waarde in de markt echt verbeteren. Wanneer consumenten en klanten op een gemakkelijke en veilige manier toegang hebben tot informatie, kunnen ze merkloyaliteit en kracht op een effectieve manier opbouwen. Formulierverwerking is een manier waarop merken informatie beschikbaar kunnen maken voor de grotere wereld. Deze formulieren omvatten HTML, cv's, belastingformulieren, verschillende soorten enquêtes, facturen, vouchers en e-mailformulieren.

Een van de basistransactie-eenheden voor alle bedrijven is een cheque en het is de basis voor alle commerciële transacties en transacties. Met behulp van chequeverwerking kunnen merken ervoor zorgen dat hun cheques op de juiste manier worden verwerkt en dat betalingen op tijd worden gedaan, waardoor merken ook hun reputatie en integriteit kunnen behouden. Verzekering is een ander element dat een belangrijke rol speelt bij het functioneren van merken, omdat het bedrijven helpt hun verliezen op een snelle en veilige manier te vergoeden.

Wanneer u in een goed verzekeringsverwerkingsplan investeert, kunnen merken tijd en moeite besparen en tegelijkertijd hun taken en verantwoordelijkheden voortzetten. Beeldverwerking lijkt misschien een kleine taak, maar kan tegelijkertijd de marketingstrategie van het merk naar een hoger niveau tillen. Het maken van afbeeldingen van hoge kwaliteit is uiterst belangrijk en wanneer merken dergelijke afbeeldingen in hun brochures en pamfletten plaatsen, trekken ze automatisch op een effectieve manier de aandacht van klanten en klanten.

Stadia in gegevensverwerkingscyclus

Gegevensverwerking doorloopt zes belangrijke fasen van verzameling tot opslag. Hier is een korte beschrijving van alle fasen van gegevensverwerking:

  • Verzameling:

Gegevens moeten op één plaats worden verzameld voordat er enig idee van kan worden gemaakt. Dit is een zeer belangrijke en cruciale fase omdat de kwaliteit van de verzamelde gegevens een directe invloed op de uiteindelijke output zal hebben. Daarom is het belangrijk dat gegevens die in alle fasen worden verzameld, correct en nauwkeurig zijn, omdat ze een directe impact hebben op de inzichten en bevindingen. Als de gegevens in het begin zelf onjuist zijn, zijn de bevindingen onjuist en kunnen de verkregen inzichten rampzalige gevolgen hebben voor de groei en ontwikkeling van het merk. Een goede verzameling van gegevens zal ervoor zorgen dat de bevindingen en doelstellingen van het bedrijf gelijk hebben. Census (gegevensverzameling over alles in een groep of een bepaalde populatiecategorie), steekproefenquête (verzamelmethode die slechts een deel van de gehele populatie omvat) en administratief bijproduct zijn enkele van de meest voorkomende soorten methoden voor gegevensverzameling die worden gebruikt door bedrijven en merken in alle secties.

  • Voorbereiding:

De tweede fase van gegevensverwerking is de voorbereiding. Hier worden onbewerkte gegevens omgezet in een beter beheersbare vorm, zodat deze eenvoudiger kunnen worden geanalyseerd en verwerkt. De onbewerkte vorm van gegevens kan niet worden verwerkt, omdat er geen gemeenschappelijke koppeling tussen bestaat. Bovendien moeten deze gegevens ook op nauwkeurigheid worden gecontroleerd. Het voorbereiden van gegevens omvat de constructie van een gegevensset die kan worden gebruikt voor het verkennen en verwerken van toekomstige gegevens. Het analyseren van gegevens is erg belangrijk omdat als verkeerde informatie in het proces sijpelt, dit kan leiden tot verkeerde inzichten en het hele groeitraject van het bedrijf op een zeer verkeerde en negatieve manier kan beïnvloeden.

  • Invoer:

De derde fase van gegevensverwerking wordt invoer genoemd, waarbij geverifieerde gegevens worden gecodeerd of omgezet op een manier die in machines kan worden gelezen. Deze gegevens kunnen op hun beurt op een computer worden verwerkt. Gegevensinvoer vindt plaats via meerdere methoden, zoals toetsenborden, digitaliseerapparaten, scanners of gegevensinvoer uit een bestaande bron. Hoewel het een tijdrovend proces is, vereist de invoermethode ook snelheid en nauwkeurigheid. De gegevens vereisen een formele en strikte syntaxismethode omdat de verwerkingscapaciteit hoog is wanneer complexe gegevens moeten worden opgesplitst. Daarom vinden bedrijven dit in dit stadium een ​​goed idee.

  • Verwerken:

In deze fase worden gegevens aan veel manipulaties onderworpen en op dit punt wordt een computerprogramma uitgevoerd waarbij er een programmacode is en de huidige activiteiten worden gevolgd. Dit proces kan meerdere uitvoeringsdraden bevatten die gelijktijdig instructies uitvoeren, afhankelijk van het besturingssysteem. Hoewel een computer slechts een groep passieve instructies is, is een proces de daadwerkelijke uitvoering van deze instructies. Tegenwoordig is de markt gevuld met meerdere softwareprogramma's die in korte tijd enorme hoeveelheden gegevens verwerken.

  • Output en interpretatie:

Dit is de vijfde fase van gegevensverwerking en hier worden gegevens verwerkt en worden de inzichten vervolgens overgedragen aan de eindgebruiker. De output kan worden doorgegeven in verschillende formaten zoals afgedrukte rapporten, audio, video of monitor. De interpretatie van gegevens is uiterst belangrijk omdat dit de inzichten zijn die het bedrijf zullen helpen om niet alleen zijn huidige doelen te bereiken, maar ook om een ​​blauwdruk op te stellen voor toekomstige doelen en doelen.

  • opslag:

De opslag is de laatste fase in de gegevensverwerkingscyclus, waarbij het hele proces hierboven, wat betekent dat de gegevens, instructies en inzichten worden opgeslagen op een manier dat ze ook in de toekomst kunnen worden gebruikt. Gegevens en de relevante inzichten moeten zodanig worden opgeslagen dat deze op een eenvoudige en effectieve manier kunnen worden geraadpleegd en opgehaald. Computers en nu systemen zoals cloud kunnen op een gemakkelijke en handige manier enorme hoeveelheden gegevens opslaan, waardoor het de ideale oplossing is.

Nadat we het belang van gegevensverwerking hebben vastgesteld, komen we bij een van de belangrijkste gegevensverwerkingseenheden, namelijk Apache Spark. Spark is een open source cluster computing-raamwerk dat is ontwikkeld door de Universiteit van Californië. Het werd later gedoneerd aan de Apache Software Foundation. In tegenstelling tot Hadoop's tweetraps schijfgebaseerde MapReduce-paradigma, bieden Spark's multi-stage primitieven een grote snelheid voor prestaties.

Aanbevolen cursussen

  • Ruby Debugging Training
  • PHP MySQL cursussen
  • Online cursus over VB.NET-programmering
  • ITIL Foundation opleiding

Er zijn veel dingen die Spark onderscheiden van andere systemen en hier zijn enkele van de volgende:

  1. Apache Spark heeft automatische geheugenafstemming:

Apache Spark heeft een aantal instelbare knoppen geleverd, zodat programmeurs en beheerders deze kunnen gebruiken om de uitvoering van hun applicaties te beheren. Aangezien Spark een in-memory framework is, is het belangrijk dat er voldoende geheugen is zodat aan de ene kant daadwerkelijke bewerkingen kunnen worden uitgevoerd en aan de andere kant voldoende geheugen in de cache. Het instellen van de juiste toewijzingen is geen gemakkelijke taak, omdat het een hoog niveau van expertise vereist om te weten welke delen van het kader moeten worden afgestemd. De nieuwe automatische geheugenafstemmingsmogelijkheden die zijn geïntroduceerd in de nieuwste versie van Spark, waardoor het een eenvoudig en efficiënt framework is voor gebruik in alle sectoren. Bovendien kan Spark zichzelf nu automatisch afstemmen, afhankelijk van het gebruik.

  1. Spark kan gegevens razendsnel verwerken:

Als het gaat om Big Data, is snelheid een van de meest kritische factoren. Ondanks het feit dat de gegevens groot zijn, is het belangrijk dat het gegevensraamwerk zich snel en effectief aan de gegevens kan aanpassen. Spark maakt het mogelijk dat applicaties in Hadoop-clusters honderd keer sneller in het geheugen functioneren en tien keer sneller wanneer gegevens op de schijf worden uitgevoerd. Dit is mogelijk omdat Spark het aantal lezen / schrijven naar schijven vermindert en als apache spark framework deze tussenliggende verwerkingsgegevens in het geheugen opslaat, waardoor het een sneller proces wordt. Door het concept van Resilient Distributed Datasets te gebruiken, kan Spark gegevens op een transparante manier op de geheugenschijf opslaan. Door de tijd om op schijf te lezen en te schrijven te verkorten, wordt de gegevensverwerking sneller en beter dan ooit tevoren.

  1. Spark ondersteunt veel talen:

Met Spark kunnen gebruikers hun applicaties in meerdere talen schrijven, waaronder Python, Scala en Java. Dit is uitermate handig voor ontwikkelaars om hun applicatie uit te voeren op programmeertalen waarmee ze al bekend zijn. Bovendien wordt Spark geleverd met een ingebouwde set van bijna 80 operatoren op hoog niveau die op een interactieve manier kunnen worden gebruikt.

  1. Spark ondersteunt geavanceerde analyses:

Naast een eenvoudige kaart en minder bewerkingen, biedt Spark ondersteuning voor SQL-query's, streaminggegevens en complexe analyses zoals machine learning en grafiekalgoritmen. Door deze mogelijkheden te combineren, kunnen gebruikers in Spark ook in één workflow werken.

  1. Spark maakt realtime streamingproces mogelijk:

Met Apache Spark kunnen gebruikers streaming in realtime verwerken. Apache Spark Mapreduce verwerkt en verwerkt voornamelijk de opgeslagen gegevens, terwijl Spark de gegevens in realtime manipuleert met behulp van Apache Spark Streaming. Het kan ook omgaan met frameworks die ook in integratie met Hadoop werken.

  1. Spark heeft een actieve en groeiende gemeenschap:

Apache Spark is gebouwd door een groot aantal ontwikkelaars die meer dan 50 bedrijven overspannen. Begonnen in het jaar 2009 hebben meer dan 250 ontwikkelaars over de hele wereld bijgedragen aan de groei en ontwikkeling van Spark. Apache Spark heeft ook een actieve mailinglijst en JIRA voor het bijhouden van problemen.

  1. Spark kan zowel onafhankelijk als in integratie met Hadoop werken:

Spark kan onafhankelijk werken en kan samenwerken met de YARN-clustermanager van Hadoop 2. Dit betekent dat het ook Hadoop-gegevens kan lezen. Het kan ook lezen van andere Hadoop-gegevensbronnen zoals HBase en HDFS. Daarom is het geschikt voor merken die hun gegevens willen migreren vanuit pure Hadoop-applicaties. Omdat Spark onveranderlijkheid gebruikt, is het misschien niet ideaal voor alle gevallen van migratie.

Apache Spark is sinds zijn evolutie een belangrijke spelwisselaar geweest op het gebied van big data. Het is waarschijnlijk een van de belangrijkste open source-projecten geweest en is door veel bedrijven en organisaties over de hele wereld overgenomen met aanzienlijk succes en impact. Gegevensverwerking heeft veel voordelen voor bedrijven die hun rol in de economie op wereldschaal willen vestigen. Door gegevens te begrijpen en inzichten te verkrijgen, kan het merken helpen bij het maken van beleid en campagnes die hen echt kracht bijzetten, zowel binnen het bedrijf als buiten de markt. Dit betekent dat gegevensverwerking en software zoals Apache Spark bedrijven kunnen helpen kansen op een effectieve en succesvolle manier te benutten.

Kortom, Spark is een grote kracht die het gezicht van het data-ecosysteem verandert. Het is gebouwd voor bedrijven die afhankelijk zijn van snelheid, gebruiksgemak en geavanceerde technologie. Het voert zowel batchverwerking als nieuwe workloads uit, waaronder interactieve query's, machine learning en streaming, waardoor het een van de grootste platforms voor groei en ontwikkeling van bedrijven over de hele wereld is.

Gerelateerde artikelen:-

Hier zijn enkele artikelen die u zullen helpen om meer details over de Apache Spark te krijgen, dus ga gewoon door de link.

  1. 12 geweldige vragen en antwoorden over sollicitatiegesprekken bij Spark
  2. Top 10 meest bruikbare sollicitatievragen en antwoord voor Apache PIG
  3. Apache Spark vs Apache Flink - 8 nuttige dingen die u moet weten
  4. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nuttige verschillen

Categorie:

Big Data