Ո՞րն է տարբերությունը խմբաքանակի մշակման ցանցի և իրական ժամանակի ցանցի միջև:


պատասխանել 1:

Փաթեթների մշակումը հավաքում է տվյալները որոշակի ժամանակահատվածի համար և հետագայում դրանք միանգամից վերամշակում: Լավ օրինակ է վարկային քարտի մեքենան ձեր տեղական բենզալցակայանում: Եթե ​​ձեր քարտը մղեք, և դա ասում է, որ այն հաստատվել է, ապա դա հենց այն է, ինչ հաստատվում է: Վարկային քարտի մեքենան ստուգել է, արդյոք ձեր բանկային հաշվում կա՞ բավարար գումար ձեր գնած իրերը ծածկելու համար: Այնուամենայնիվ, ձեր հաշվից գումարները խանութի հաշվին փոխանցելու փոխարեն, ձեր գումարը միայն պահվել է: Օրվա վերջում դիլերն իրականացնում է այսպես կոչված «խմբաքանակի վճարումը» մեքենայի վրա: Այնուհետև տեղի են ունենում իրական գործարքներ, բոլոր նրանք, ովքեր այդ օրը միանգամից կրեդիտ քարտ են օգտագործել:

Իրական ժամանակի ցանց է, երբ տվյալներն անմիջապես ուղարկվում են, վերամշակվում և վերադարձվում են իրական ժամանակում: Իրական ժամանակի ցանցի լավ օրինակ կլինի բանկոմատը: Ոչինչ չի դրված բանկոմատում: Գործարքն իրականացվում է ձեր բանկի հետ իրական ժամանակում բանկոմատով: Երբ փողը ձեռքին է, ձեր հաշվի մնացորդն անմիջապես արտացոլում է գործարքը:


պատասխանել 2:

1. Նպատակը

Չնայած շատ կայծային գործողություններ են կիրառվում տեղեկատվության վերափոխման համար, տվյալների դասակարգումը «տվյալների մշակում» է:

Հիմնականում կայծերի վերամշակման երկու ընդհանուր տեսակ կա: Հրամանի կատարման և Spark- ի իրական ժամանակում գործողությունների նման: Այս ամսագրում մենք մանրամասնորեն ծանոթանում ենք յուրաքանչյուր գործընթացի մեթոդաբանությանը: Իմացեք տարբերությունը հրամանի կատարման և իրական ժամանակի գործընթացների միջև: Մենք կկիսվենք դրանց առավելություններն ու թերությունները `նրանց մանրամասն ծանոթանալու համար:

Սկսենք գործարկել թեստը իրական ժամանակի գործողությամբ `իր ժամանակավոր ներդրմամբ: Միասին կտեսնենք, որ նրանց օրհնություններն ու թերությունները միասին են ընթանում:

A. Կատարում

Մեծ / մեծ քանակությամբ տեղեկատվության վերամշակման տնտեսական ձևը ձեր կայացրած որոշումն է: Այն մշակվում է, մանավանդ որ մեծ թվով գործարքներ հավաքվում են որոշակի ժամանակահատվածում: Այս մեթոդով առաջին հերթին գիտելիքները հավաքվում, մուտքագրվում և վերամշակվում են: Դրանից հետո ստեղծվում են խմբաքանակի արդյունքները: Կարելի է ասել, որ Hadoop- ը աշխատում է խմբաքանակի մշակման վրա: Կատարումը պահանջում է առանձին ծրագրեր մուտքագրման, մշակման և ելքի համար: Աշխատավարձային համակարգերը կատարման հիանալի օրինակներ են:

Եկեք ընկալենք կատարումը հատուկ իրավիճակում: Վաճառքի մասին տեղեկությունները հավաքում էին տեղեկատվություն մի ժամանակահատվածի ընթացքում: Դրանից հետո այդ բոլոր տեղեկությունները անմիջապես մուտքագրվեցին համակարգ: Այս ամբողջ ընթացակարգը համարվում է որպես կատարողական: Ընդհանուր առմամբ, այն աշխատում է առաքման պիտակների տպման, փաթեթավորման թերթիկների և վճարման գործարքների համար: Այլ կերպ ասած, այս մեթոդը միասին նշանակում է սպասել ամեն ինչ անմիջապես փորձելուն: Սա նաև նշանակում է, որ դուք անհամբերությամբ եք սպասում ձեր համակարգի ճկունությանը `ամեն ինչ կարգին պահելու համար:

Կարելի է ասել ՝ կատարման համակարգ

  • Մատների փաթեթավորման կամ ամբողջ գիտելիքների հասանելիություն: Դա կարող էր լինել զանգվածային և բարդ: Ընդհանրապես, դա ահավոր կապված է արդյունքի հետ: Փոխարենը, հաշվարկի առանձին տարրերի լատենտը: Խմբաքանակի մշակումը չափում է լատենտությունը րոպեների ընթացքում կամ շատ բանով:

ես Կատարման օրհնություն

  • Խմբաքանակի մշակումը լավ է տվյալների / գործարքների հսկայական քանակի մշակման համար: Այն մեծացնում է հզորությունը միասին ՝ փոխարենը այն անհատապես վերամշակելու: Այստեղ մենք կարող ենք գործարկել մի քանի գործընթաց: Նույնիսկ ցածր զբաղվածության ժամանակ կամ ցանկալի ընտրված ժամանակ: Կազմակերպությանը վերջ տալով մեթոդին ՝ այն միասին առաջարկում է արժեքային ներուժ: Նաև հնարավորություն է տալիս խելացի աուդիտի հետք:

ii. Կատարման թերությունները

  • Տվյալների հավաքագրման և խմբաքանակի գործընթացից հետո արդյունքի ստացման միջև եղած ժամանակի ուշացումը: Մինչ այժմ համակարգչային ֆայլը շարունակաբար չի ղեկավարվել կատարման մեջ: Միանգամյա մեթոդը այստեղ կարող է շատ դանդաղ լինել:

բ. Իրական ժամանակում գործողություն

Իրական ժամանակի մշակումը ներառում է տեղեկատվության շարունակական մուտքագրում, մշակում և արդյունքներ: Հետևաբար, այն մշակվում է չափազանց կարճ ժամանակահատվածում: Կան որոշ ծրագրեր, որոնք օգտագործում են այս տեսակի մշակումը: Օրինակ ՝ բանկոմատները, հաճախորդների սպասարկումը, ռադիոկայանի համակարգերը և POS համակարգերը (վաճառքի նպատակը): Գիտելիքների այս մեթոդով յուրաքանչյուր առևտուր արտացոլվում է ուղղակիորեն համակարգչային ֆայլում: Այնպես որ, այն միշտ արդիական է:

Եթե ​​ցանկանում եք, որ վերլուծությունն իրականացվի իրական ժամանակում, Spark- ի իրական ժամանակում գործողությունն էական է: Մենք ի վիճակի ենք գիտելիքները կերակրել վերլուծության գործիքների մեջ ՝ կառուցելով գիտելիքների հոսքեր, ինչպես նախկինում, քանի որ այն ստեղծվում է: Spark Streaming- ի նման տառապման հարթակները նույնպես ստանում են գրեթե ակնթարթային վերլուծության արդյունքներ:

Բացի այդ, իրական ժամանակում գործողությունն աներևակայելիորեն օգտակար է այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են խարդախության հայտնաբերումը: Սկզբունքորեն, այս ազդանշանային կեղծիքը մենք կարող ենք իրական ժամանակում դիտարկել գիտությամբ զբաղվող մեթոդներով: Դադարեցրեք կեղծ գործարքները, նախքան դրանք իրական ժամանակում իրականացնելու միջոցով:

Կարելի է ասել `իրական ժամանակում գործող համակարգ

  • Իրական ժամանակի մշակումը օգնում է որոշել գիտելիքի բաղադրիչի արդյունավետությունը: Մենք նաև կասենք, որ այն հաշվարկում է վերջին գիտելիքների փոքր պատուհանը: Իրական ժամանակի մշակումը համեմատաբար հեշտ է հաշվարկում մի բան: Թեև մենք ուզում ենք հաշվարկել գրեթե իրական ժամանակում, առավելագույնը վայրկյան, մենք սովորաբար ընտրում ենք իրական ժամանակում գործողություն: Իրական ժամանակում գործողություններում հաշվարկները սովորաբար անկախ են: Նրանք բնության մեջ ասինխրոն են: Սա նշանակում է, որ տեղեկատվական առաջարկը ուղղակիորեն չի շարժվում հոսքի գործընթացով:

ես Իրական ժամանակի գործողության օրհնություն

  • Իրական ժամանակում շահագործման ընթացքում պատասխանների էական ուշացում չկա: Իրական ժամանակում տեղեկատվությունը սովորաբար դեռ հասանելի է: Հետևաբար, կազմակերպությունը պատրաստ է անհապաղ գործողություններ ձեռնարկել: Պատասխանեք միջադեպին, խնդրին կամ իրավիճակին ամենակարճ ժամանակահատվածում: Արդյունքում, կազմակերպությունը համատեղ պատրաստ է ձեռք բերել նորացված գիտելիքներից ստացված գիտելիքներ: Նույնիսկ օգնում է դիտարկել հնարավորությունների կամ ռիսկերի ճանաչելի ճանաչման օրինակները:

ii. Իրական ժամանակում գործողությունների թերությունները

  • Իրական ժամանակի գործընթացը դեռևս աներևակայելի բարդ է, քանի որ վերամշակումը թանկ է: Բացի այդ, քննությունը, կարծես, չափազանց դժվար է քննության համար: Իրական ժամանակի գործընթացը կարող է լինել մի փոքր երկարատև վերամշակում:

3. Եզրակացություն

Արդյունքում, Spark Well- ում մենք տեսանք համեմատություն կատարման և իրական ժամանակում գործողությունների միջև: Հետևաբար, ընտրության մեթոդի ընտրությունը կախված է ներկայիս բիզնես համակարգից: Ըստ էության, կան տարբեր պայմաններ ՝ կախված նրանից, թե դուք մեկը մյուսի դեմ եք օգտագործում, թե ոչ: Օրինակ ՝ տեղեկատվության տեսակը և ծավալը և ժամանակը, որի ընթացքում պետք է մշակվի տեղեկատվությունը: Այսպիսով, ընտրեք մեկը, որը լավագույնս համապատասխանում է ձեր բիզնեսին: Հուսով եմ, որ մենք պատասխանել ենք կատարման վերաբերյալ բոլոր հարցերին `իրական ժամանակի հետ համեմատած:


պատասխանել 3:

Փաթեթավորման ցանցերը (նյարդային ցանցերի մեծ մասը) վերամշակում են մեծ քանակությամբ պահված տվյալներ, մինչդեռ իրական ժամանակի ցանցը միայն ժամանակի հետ աշխատում է միայն տվյալների հոսքի հետ:

Խմբաքանակի ցանցերը ժամանակի ընթացքում կարող են ավելի լավ արդյունքների հասնել, քանի որ դրանք պարտադիր չէ դուրս գալ այնքան արագ, որքան իրական ժամանակի ցանցը կաներ ավելի կոնկրետ առաջադրանքների համար: