Пакетная обработка это: Системы пакетной обработки данных — простой способ приручить big data

Содержание

Системы пакетной обработки данных — простой способ приручить big data

Разбираем одну мощнейшую методику обработки данных, позволяющую быстрее работать с большими данными. Это в несколько раз ускоряет бизнес-аналитику, получение отчетности и другие задачи, связанные с обработкой множества файлов.

Что такое пакетная обработка данных

Система пакетной обработки данных — это когда данные обрабатывают пакетами. То есть массив информации, сходной по смыслу или формату, помещают в некоторый контейнер, а потом производят над ней какое-то действие. Например, изменяют или отбирают нужные файлы по заданным критериям. Выбранное действие обязательно применяется сразу ко всем файлам/байтам/записям в пакете.

Как составляются пакеты данных

Существует несколько основных методов группировки информации по разным контейнерам-пакетам:

  1. По времени создания. Например, мы кладем в пакет все файлы, поступившие на сервер компании за последние 30 минут. Или все сигналы с сенсоров в турбине самолета за последние четыре полета.
  2. По типу данных. Видеофайлы в одну кучку, текст — в другую. Тут все очевидно.
  3. По источнику. Записи о перемещениях грузов на складе кладем в один пакет, записи о перемещении грузов внутри магазина — в другой. Каждая строка в этих данных может выглядеть одинаково и представлять собой запись из базы данных, но источники происхождения у них разные.
  4. По содержимому. Фотографии котов — в одной папке, фотографии собак — в другой. Современные технологии машинного обучения уже позволяют раскидывать данные по категориям с помощью разных хитрых классификаторов.
  5. Вручную по различным критериям — самый трудный метод группировки. Его до сих пор применяют на практике, когда данных не так много, а автоматические критерии не подходят. К примеру, когда надо применить один и тот же метод цветокоррекции к фотографиям с фотосессии. Выбор фотографий — дело творческое, поэтому его делают вручную.

Отобранные данные отправляются в систему пакетной обработки данных, где с ними происходят нужные действия.

Что означает обработка данных в пакетном режиме

По сути, с данными в одном пакете могут происходить всего две вещи:

  1. Применение операций. Выбранная операция применяется к каждому элементу пакета. Если это картинки — можно скорректировать цвета или повернуть их на 90 градусов. Если это видео — можно обрезать первые 30 секунд и добавить надпись поверх. Если это двоичный файл — можно его шифровать или дешифровать. Короче говоря, можно сотворить любую операцию, которая придет в голову.
  2. Фильтрация. Можно фильтровать файлы внутри пакета — например, оставить в нем только картинки с котами и удалить все остальные. Или фильтровать пакет в целом — пропускать данные на дальнейшую обработку тогда, когда в нем встретились фотки только котов. Если внутри встретится хоть одна фотка собаки — пакет целиком отбрасывается. Настройки обработки могут быть разными.

Пример решения для пакетной обработки данных, собранных в процессе работы бизнеса, — Apache Hadoop и его механизм обработки MapReduce. Он может работать с огромными массивами информации и используется, если в компании хранят big data.

Как можно выполнять операции пакетной обработки данных

Обработка данных в пакетном режиме означает, что все файлы пакета будут обработаны определенным образом: так, как вы выбрали. Происходить это может двумя способами:

  1. Последовательно. В таком случае обработка выглядит как конвейерная лента, по которой перемещается пакет записей. На каждом этапе к данным применяется какая-то одна логическая операция: фильтрация или трансформация. А пакет вполне может и не доехать до конца конвейера, если где-то в середине его выкинут фильтры.
  2. Параллельно. На вход системы идут несколько пакетов, все они проходят через стадии обработки сразу на нескольких компьютерах (серверах) или несколькими копиями программ.

Зачем нужны системы пакетной обработки данных

  1. Для разделения сложных процессов на мелкие, понятные и легко реализуемые операции. Разбивка задач на мелкие подзадачи и применение этих подзадач к группам файлов отлично для этого подходит. Машину на заводе тоже собирают не сразу, а с помощью атомарных последовательных операций. Таким образом, пакеты — это просто способ борьбы со сложностью систем.
  2. Для того чтобы ускорить работу с данными. Пакетную обработку данных можно параллелить и запускать в кластерах серверов, то есть сразу на нескольких серверах. Это позволяет производить тяжелые вычисления куда быстрей, чем на одном сервере.
  3. Комбинация обеих причин — сложные многоступенчатые вычисления на больших объемах данных. Это когда тяжело, долго, много, но надо побыстрее и попроще.

Кто применяет системы пакетной обработки данных

Пакетную обработку нужно знать и любить всем, кто выстраивает сложные алгоритмы/процессы или работает с большими объемами данных. Обычно это делается в научных системах, проектах с высокими нагрузками или там, где работают с big data.

Как правило, для системы пакетной обработки данных применяют кластеры серверов — с их помощью можно организовать параллельную обработку или построить многоэтапный конвейер.

Вот и всё: теперь вы знаете о пакетной обработке столько же, сколько любой системный архитектор.)

Пакетная обработка — Batch processing

Выполнение серии работ без ручного вмешательства

Компьютеризированная пакетная обработка — это выполнение «заданий, которые могут выполняться без вмешательства конечного пользователя или могут быть запланированы для выполнения, если позволяют ресурсы».

История

Термин «пакетная обработка» происходит от традиционной классификации методов производства на производство по заказу (разовое производство), серийное производство (производство «партии» нескольких изделий одновременно, по одной стадии за раз) и поточное производство. (серийное производство, все этапы сразу).

Ранняя история

Ранние компьютеры могли одновременно запускать только одну программу. Каждый пользователь имел единоличное управление машиной в течение определенного периода времени. Они приходили к компьютеру с программой и данными, часто на перфокартах и ​​магнитной или бумажной ленте, и загружали свою программу, запускали и отлаживали ее, а по завершении уносили свой вывод.

По мере того, как компьютеры становились все быстрее, время настройки и демонтажа становилось все больше и больше доступного компьютерного времени. Были разработаны программы, называемые мониторами , предшественники операционных систем , которые могли обрабатывать серию или «пакет» программ, часто с магнитной ленты, подготовленной в автономном режиме. Монитор загружается в компьютер и запускает первое задание пакета. В конце задания он восстанавливает контроль, загружается и запускается до тех пор, пока пакет не будет завершен. Часто выходные данные партии записывались на магнитную ленту и распечатывались или перфорировались офлайн. Примерами мониторов были IBM

Fortran Monitor System , SOS (Share Operating System) и, наконец, IBSYS для систем IBM 709x в 1960 году.

Системы третьего поколения

Компьютеры третьего поколения, способные к мультипрограммированию, начали появляться в 1960-х годах. Вместо того, чтобы запускать по одному пакетному заданию за раз, в этих системах может одновременно работать несколько пакетных программ, чтобы обеспечить максимальную загрузку системы. Одна или несколько программ могут ожидать ввода, одна активно работает на ЦП, а другие генерируют вывод. Вместо автономного ввода и вывода программы, называемые спулерами, считывают задания с карт, дисков или удаленных терминалов и помещают их в очередь заданий для выполнения. В целях предотвращения тупиков планировщик заданий должно знать требования-память ресурсов каждого задания, в магнитных ленты, монтируемые диски так различные языки сценариев были разработаны, и т.д., чтобы предоставить эту информацию в структурированном виде. Вероятно, наиболее известным является

язык управления заданиями IBM (JCL). Планировщики заданий выбирают задания для запуска в соответствии с множеством критериев, включая приоритет, размер памяти и т. Д. Удаленная пакетная обработка — это процедура отправки пакетных заданий с удаленных терминалов, часто оснащенных устройством чтения перфокарт и линейным принтером . Иногда асимметричная многопроцессорная обработка используется для буферизации пакетного ввода и вывода для одного или нескольких больших компьютеров с помощью подключенной меньшей и менее дорогой системы, как в IBM System / 360 Attached Support Processor .

Более поздняя история

Пакетный файл CDC NOS для получения файла STARTRK и вывода его на перфоратор

С конца 1960-х годов стали распространены интерактивные вычисления, например, через текстовые компьютерные терминальные интерфейсы (как в оболочках Unix или циклы чтения-оценки-печати ), а позже и графические пользовательские интерфейсы . Неинтерактивное вычисление, как единовременный рабочие мест , такие как составление и обработка нескольких элементов в партии, стали задним числом называется

пакетной обработкой , и срок пакетного задания (в начале использования часто «партия из рабочих мест») стала обычным явлением. Раннее использование особенно широко используется в Мичиганском университете в районе Терминальной системы Мичигана (MTS).

Хотя разделение времени действительно существовало, его использование было недостаточно надежным для корпоративной обработки данных; Ничего из этого не было связано с более ранним оборудованием для записи единиц , которым управлял человек.

Постоянно

Неинтерактивные вычисления по-прежнему широко используются в вычислениях, как для общей обработки данных, так и для задач «домашнего хозяйства» системы (с использованием системного программного обеспечения ). Программа высокого уровня (выполняющая несколько программ с некоторой дополнительной «связующей» логикой) сегодня чаще всего называется

сценарием и написана на языках сценариев , особенно сценариях оболочки для системных задач; в IBM PC DOS и MS-DOS это называется пакетным файлом . Сюда входят компьютеры на базе UNIX , Microsoft Windows , macOS (основой которой является ядро BSD Unix) и даже смартфоны . Запущенный сценарий, особенно тот, который выполняется из интерактивного сеанса входа в систему , часто называют заданием , но этот термин используется очень неоднозначно.

«Нет прямого аналога пакетной обработки z / OS в системах ПК или UNIX. Пакетные задания обычно выполняются в запланированное время или по мере необходимости.

Возможно, самое близкое сравнение — с процессами, выполняемыми командой AT или CRON в UNIX, хотя различия значительны ».

Современные системы

Пакетные приложения по-прежнему критически важны для большинства организаций в значительной степени потому, что многие обычные бизнес-процессы поддаются пакетной обработке. Хотя онлайн-системы также могут работать, когда ручное вмешательство нежелательно, они обычно не оптимизированы для выполнения повторяющихся задач большого объема. Поэтому даже новые системы обычно содержат одно или несколько пакетных приложений для обновления информации в конце дня, создания отчетов, печати документов и других неинтерактивных задач, которые должны надежно выполняться в определенные бизнес-сроки.

Некоторые приложения подходят для потоковой обработки, а именно те, которым требуются данные только от одного входа сразу (например, не итоги): начинайте следующий шаг для каждого входа, когда он завершает предыдущий шаг. В этом случае обработка потока снижает задержку для отдельных входных данных, позволяя завершить их, не дожидаясь завершения всего пакета. Однако многим приложениям требуются данные из всех записей, особенно такие вычисления, как итоги. В этом случае весь пакет должен быть завершен, прежде чем будет получен полезный результат: частичные результаты не могут использоваться.

Современные пакетные приложения используют современные пакетные среды, такие как Jem The Bee , Spring Batch или реализации JSR 352, написанные для Java , и другие структуры для других языков программирования, чтобы обеспечить отказоустойчивость и масштабируемость, необходимые для обработки больших объемов данных. Чтобы обеспечить высокую скорость обработки, пакетные приложения часто интегрируются с решениями для распределенных вычислений, чтобы разделить пакетное задание на большое количество процессоров, хотя при этом возникают серьезные проблемы программирования. Пакетная обработка больших объемов данных предъявляет особенно высокие требования к архитектуре системы и приложений. Архитектуры с высокой производительностью ввода / вывода и вертикальной масштабируемостью , включая современные мэйнфреймы , обычно обеспечивают лучшую производительность пакетной обработки, чем альтернативы.

Языки сценариев стали популярными по мере их развития вместе с пакетной обработкой.

Пакетное окно

Партия окно является «периодом менее интенсивной деятельности в Интернете», когда компьютерная система находится в состоянии запуска пакетных заданий без вмешательства со стороны , или с интерактивными онлайновыми системами.

Работа банка в конце дня (EOD) требует концепции переключения , при которой транзакции и данные отключаются для пакетной активности определенного дня («депозиты после 15:00 будут обработаны на следующий день»).

Поскольку требования к времени безотказной работы онлайн-систем расширились для поддержки глобализации , Интернета и других потребностей бизнеса, окно пакетной обработки сократилось, и все больший упор стал делаться на методы, которые потребовали бы, чтобы онлайн-данные были доступны в течение максимального периода времени.

Размер партии

Размер пакета относится к числу единиц работы, которые должны быть обработаны в рамках одной пакетной операции. Вот несколько примеров:

  • Количество строк из файла для загрузки в базу данных перед фиксацией транзакции.
  • Количество сообщений, которые нужно исключить из очереди.
  • Количество запросов для отправки в одной полезной нагрузке.

Обычное использование пакетной обработки

  • Эффективное массовое обновление базы данных и автоматическая обработка транзакций в отличие от приложений интерактивной онлайн-обработки транзакций (OLTP). Этап извлечения, преобразования, загрузки (ETL) при заполнении хранилищ данных по своей сути является пакетным процессом в большинстве реализаций.
  • Выполнение массовых операций с цифровыми изображениями, таких как изменение размера, преобразование, добавление водяных знаков или иное редактирование группы файлов изображений.
  • Преобразование компьютерных файлов из одного формата в другой. Например, пакетное задание может преобразовывать проприетарные и устаревшие файлы в общие стандартные форматы для запросов и отображения конечных пользователей.

Известные среды пакетного планирования и выполнения

IBM мэйнфреймов г / OS операционной системы или платформы имеет , пожалуй, наиболее изысканный и эволюционировали набор пакетной обработки объектов благодаря своему происхождению, долгой истории и продолжающейся эволюции. Сегодня такие системы обычно поддерживают сотни или даже тысячи одновременных интерактивных и пакетных задач в одном образе операционной системы . Технологии, которые помогают одновременной пакетной и онлайн-обработке, включают язык управления заданиями (JCL), языки сценариев, такие как REXX , подсистему ввода заданий ( JES2 и JES3 ), диспетчер рабочей нагрузки (WLM), диспетчер автоматического перезапуска (ARM), службы восстановления ресурсов (RRS) , Совместное использование данных DB2 , Parallel Sysplex , уникальные оптимизации производительности, такие как HiperDispatch , архитектура каналов ввода-вывода и некоторые другие.

Программы для Unix cron , at и batch (сегодня batch представляет собой вариант at ) позволяют для комплексного планирования рабочих мест. В Windows есть планировщик заданий . Большинство высокопроизводительных вычислительных кластеров используют пакетную обработку для максимального использования кластера.

Смотрите также

Рекомендации

Современная пакетная обработка в Linux



Какие инструменты, языки и инфраструктуру вы используете для пакетной обработки в Linux?

Я ищу что-то, что облегчит задачи:

  • Обработанные файлы
  • Лог
  • Утверждение
  • Управление заданиями (запуск,strop, reestart a process)
  • Подключение Mysql

Спасибо за любую помощь!

linux batch-file
Поделиться Источник Castro     08 декабря 2009 в 01:59

7 ответов


  • Проектирование баз данных, обработка в реальном времени или пакетная обработка

    Я сталкиваюсь с двумя вариантами обновления базы данных и не знаю, какой из них лучше подходит для моей ситуации. В базе данных есть три таблицы, которые используются для чтения/хранения некоторой информации пользователя, такой как история url или некоторые входные данные. В режиме реального…

  • Пакетная обработка в MySQL и PHP?

    Я делаю приложение, в котором раз в неделю придется выполнять несколько операций (вычислений) на основе всех пользователей системы. Изначально оценивалось около 300 пользователей. Мой вопрос в том, есть ли способ выполнить этот тип операции? например, пакетная обработка? В данный момент я тестирую…



1

cron вакансии — это то, что вы ищете.

Поделиться richo     08 декабря 2009 в 02:03



1

Bash скрипты по-прежнему используются почти для всего. Это действительно зависит от того, какая работа находится под рукой. Я склонен прибегать к Perl для тяжелой обработки текста с его замечательной поддержкой regex и коротким синтаксисом для мгновенного взлома. Я мог бы использовать Python, если хочу сделать что-то более сложное, что нужно будет поддерживать в течение долгого времени. Это действительно зависит. Но для большинства «batch scripting» Bash используются скрипты.

Поделиться Jim Mitchener     08 декабря 2009 в 02:03



1

Инструменты языки инфраструктура? Vim , bash , cron . Если только я не неправильно понял ваш вопрос. Для задач типа MySQL я использую perl или python .

Поделиться dlamblin     08 декабря 2009 в 02:07




1

Мы используем Python .

Обрабатывайте файлы-модуль os выполняет некоторые из этих функций.

Log-модуль logging .

Валидация-понятия не имею, что это значит.

Управление заданием (start, strop,reestart a process) — это сложный, амбициозный и трудноопределимый процесс. Некоторые люди используют для этого коммерческие продукты из-за потенциальных проблем с проверяемостью. Control/M, Tivoli и т. д.-хорошие решения. Однако вы можете построить некоторые из них, используя at и cron .

Mysql соединение-это делается через надстройку MySQLdb .

Поделиться S.Lott     08 декабря 2009 в 02:47



0

Вы пробовали интеграцию данных Pentaho?

С PDI вы можете просто рисовать блок-схемы вместо программирования… Это потрясающе!

Просто шучу.

Поделиться Sebastián Grignoli     29 апреля 2010 в 04:08



0

Bash — твой друг. Я бы также предложил использовать Python, но это немного больше предпочтений, на мой взгляд. Кроме того, если это то, что должно быть доступно или поддерживаться немного менее компетентными людьми, вы можете легко создать интерфейс с помощью PHP.

Поделиться James     29 апреля 2010 в 04:15



0

Если мы говорим о корпоративной реализации, я рекомендую механизм распределения нагрузки . Это система, которая распределяет задания по кластеру машин. Он позволяет создавать очереди заданий, приостанавливать и останавливать задания и дает множество статистических данных. Вы можете иметь одну или несколько машин, которые будут «logon» машинами, с которых люди отправляют задания, и несколько машин, которые выполняют эти задания полный рабочий день.

Поделиться Dave     08 декабря 2009 в 15:56


Похожие вопросы:


Современная альтернатива библиотеке Java XStream?

Я использовал XStream много лет назад, но вижу, что библиотеки не обновляются с 2008 года ( последние новости ). есть ли сейчас более современная и современная библиотека сериализации Java XML?


php java пакетная обработка

Я работаю в Linux. У меня есть 3 файла (около 2 ГБ каждый, содержащий последовательность генома человека). У меня есть java код для обработки этих файлов через веб-интерфейс, разработанный в PHP….


Пакетная обработка и фоновые задания

Согласно wiki, пакетная обработка — это выполнение серии программ (jobs) на компьютере без ручного вмешательства. Интересно, в чем разница и связь между пакетной обработкой и помещением процесса в…


Проектирование баз данных, обработка в реальном времени или пакетная обработка

Я сталкиваюсь с двумя вариантами обновления базы данных и не знаю, какой из них лучше подходит для моей ситуации. В базе данных есть три таблицы, которые используются для чтения/хранения некоторой…


Пакетная обработка в MySQL и PHP?

Я делаю приложение, в котором раз в неделю придется выполнять несколько операций (вычислений) на основе всех пользователей системы. Изначально оценивалось около 300 пользователей. Мой вопрос в том,…


Как осуществляется пакетная обработка в Hazelcast?

Я всего лишь новичок в Hazelcast. Я все еще изучаю основы этого. Как осуществляется пакетная обработка в Hazelcast? Есть ли для него какая-то связанная архитектура?


Пакетная обработка в v2 поддерживает?

Поддерживается ли пакетная обработка непосредственно с V2 (без использования SDKs)? Я не могу найти никакого обсуждения этого вопроса в документации.


Mule пакетная обработка vs foreach vs splitter-агрегатор

В Mule у меня есть довольно много записей для обработки, где обработка включает в себя некоторые вычисления, переход туда и обратно в базу данных и т. д.. Мы можем обрабатывать коллекции записей с…


Является ли потоковая обработка лучше пакетной обработки для рулона временных рядов up/Aggregation?

Фон — Данные временных рядов поступают в Apache Kafka, которые я храню в Cassandra. Поскольку необработанные данные требуют большого объема памяти, я пытаюсь агрегировать данные и создавать…


Почему пакетная обработка сообщений Azure Eventhub выполняется быстрее, чем обработка одиночных сообщений, даже если функция Azure выполняется параллельно?

Недавно я провел тест производительности приложения, которое использует функцию Azure и концентратор событий Azure. Обработка одного сообщения: pubic async Task Run(EventData msg, CloudTable…

Пакетная обработка ETL — CodeRoad



Я ищу какую-нибудь технологию с открытым исходным кодом, которая позволит мне создавать запланированную пакетную обработку (например, запрашивать каждые 1 час некоторые SQL DB, такие как Oracle, и вставлять в Kafka. Вполне возможно, что некоторые преобразования будут сделаны с данными между ними). Дело в том, что мне нужно иметь возможность транспортировать большой объем данных («большие данные» — Oracle запросов могут возвращать 10 ГБ или более).

Например, я читал о Apache Airflow, но он, похоже, не подходит для большого объема данных.

Какие еще технологии я могу использовать для этой цели?

open-source batch-processing schedule
Поделиться Источник ChikChak     11 ноября 2019 в 22:00

4 ответа


  • Пакетная обработка в MySQL и PHP?

    Я делаю приложение, в котором раз в неделю придется выполнять несколько операций (вычислений) на основе всех пользователей системы. Изначально оценивалось около 300 пользователей. Мой вопрос в том, есть ли способ выполнить этот тип операции? например, пакетная обработка? В данный момент я тестирую…

  • Как осуществляется пакетная обработка в Hazelcast?

    Я всего лишь новичок в Hazelcast. Я все еще изучаю основы этого. Как осуществляется пакетная обработка в Hazelcast? Есть ли для него какая-то связанная архитектура?



0

Ваше понимание воздушного потока Apache немного вводит в заблуждение. Он предназначен для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов.

Вы можете использовать различные техники, чтобы сделать работу ETL, которую вы собираетесь сделать. Воздушный поток предназначен для оркестратора. Это может сделать

  • Мониторинг Cron заданий
  • Передача данных из одного места в другое (что может включать периодическую выборку данных из нескольких источников)
  • Конвейеры Машинного Обучения.

Airflow также имеет интеграцию со всеми основными поставщиками cloud. МС Azure, GCP, AWS. Видеть это . Он может хорошо работать с Qubole, Spark и другими.

Я бы настоятельно посоветовал вам взглянуть на 2 отдельные вещи в 2 отдельных огнях. Выполнение фактического задания ETL может потребовать его собственной настройки, и запуск его по расписанию-это то, где воздушный поток входит в картину. Воздушный поток также может помочь вам с аспектом devops вашей работы.

Поделиться Harshdeep     15 февраля 2020 в 19:03


Поделиться DmitriySidyakin     15 февраля 2020 в 10:14



0

Кварц достаточно хороший планировщик для вашего случая?

Хотя это библиотека планирования заданий общего назначения, но я думаю, что ее можно было бы использовать и для длительных задач ETL.

Цитата с официального сайта:

Quartz — это богатая библиотека планирования заданий с открытым исходным кодом , которая может быть интегрирована практически в любое приложение Java-от самого маленького автономного приложения до самой большой системы электронной коммерции. Кварц можно использовать для создания простых или сложных расписаний для выполнения десятки, сотни или даже tens-of-thousands рабочих мест; рабочих мест, чьи задачи определяются как стандартные компоненты Java, которые могут выполнять практически все, что вы можете запрограммировать для них. Планировщик Quartz включает в себя множество функций корпоративного класса, таких как поддержка транзакций JTA и группировка.

Кварц свободно используется, лицензируется по лицензии Apache 2.0 .

Поделиться DK Dhilip     15 февраля 2020 в 16:04


  • Пакетная обработка в v2 поддерживает?

    Поддерживается ли пакетная обработка непосредственно с V2 (без использования SDKs)? Я не могу найти никакого обсуждения этого вопроса в документации.

  • Обслуживание часов и пакетная обработка Java EE

    Контекст Я нахожусь в процессе разработки решения для переноса огромной системы PL/SQL на Java. Начальным шагом является миграция некоторых ETL заданий, которые: Читает CSV, XML, (XLS, что является новым требованием) и позиционные файлы из нескольких источников ftp / sftp Обработайте файлы в…



0

Одним из простых и простых решений этой проблемы является использование инструмента с открытым исходным кодом ETL, такого как Talend Open Studio for Big Data, для создания ETL, который считывает ваши данные из oracle, а затем записывает их в Kafka. Учитывая, что это все, что вам нужно, вы можете сделать это с помощью talend, используя три компонента;

  • tOracleInput
  • tMap
  • tKafkaOutput

Talend — Кафка Документации

Другим решением было бы закодировать ваш ETL в задании spark, чтобы написать Кафке непосредственно из вашего кода spark. Spark обеспечивает действительно очень быструю обработку в памяти, если у вас достаточно памяти, чтобы вы могли использовать ее.

Кроме того, поскольку вы должны делать это в часовом пакете, вы должны отфильтровать входные данные oracle на основе времени, чтобы получить только инкрементные строки, а не весь снимок.

Поделиться Taha Rushain     14 февраля 2020 в 16:34


Похожие вопросы:


Пакетная обработка и фоновые задания

Согласно wiki, пакетная обработка — это выполнение серии программ (jobs) на компьютере без ручного вмешательства. Интересно, в чем разница и связь между пакетной обработкой и помещением процесса в…


Обработка специальных данных / ETL

Я только что начал работать в новой компании по аутсорсинговым коммуникациям (например, печать и Почта, email, факс). Одним из требований является обработка данных клиентов и подготовка их к. ..


Проектирование баз данных, обработка в реальном времени или пакетная обработка

Я сталкиваюсь с двумя вариантами обновления базы данных и не знаю, какой из них лучше подходит для моей ситуации. В базе данных есть три таблицы, которые используются для чтения/хранения некоторой…


Пакетная обработка в MySQL и PHP?

Я делаю приложение, в котором раз в неделю придется выполнять несколько операций (вычислений) на основе всех пользователей системы. Изначально оценивалось около 300 пользователей. Мой вопрос в том,…


Как осуществляется пакетная обработка в Hazelcast?

Я всего лишь новичок в Hazelcast. Я все еще изучаю основы этого. Как осуществляется пакетная обработка в Hazelcast? Есть ли для него какая-то связанная архитектура?


Пакетная обработка в v2 поддерживает?

Поддерживается ли пакетная обработка непосредственно с V2 (без использования SDKs)? Я не могу найти никакого обсуждения этого вопроса в документации.


Обслуживание часов и пакетная обработка Java EE

Контекст Я нахожусь в процессе разработки решения для переноса огромной системы PL/SQL на Java. Начальным шагом является миграция некоторых ETL заданий, которые: Читает CSV, XML, (XLS, что является…


Mule пакетная обработка vs foreach vs splitter-агрегатор

В Mule у меня есть довольно много записей для обработки, где обработка включает в себя некоторые вычисления, переход туда и обратно в базу данных и т. д.. Мы можем обрабатывать коллекции записей с…


Является ли потоковая обработка лучше пакетной обработки для рулона временных рядов up/Aggregation?

Фон — Данные временных рядов поступают в Apache Kafka, которые я храню в Cassandra. Поскольку необработанные данные требуют большого объема памяти, я пытаюсь агрегировать данные и создавать…


Почему пакетная обработка сообщений Azure Eventhub выполняется быстрее, чем обработка одиночных сообщений, даже если функция Azure выполняется параллельно?

Недавно я провел тест производительности приложения, которое использует функцию Azure и концентратор событий Azure. Обработка одного сообщения: pubic async Task Run(EventData msg, CloudTable…

Обработка пакетная — Энциклопедия по экономике

Техническое обеспечение первой очереди АСПР составляли ЭВМ второго (преимущественно семейства Минск ) и третьего поколений (в основном ЕС Ряд ). Большинство задач решалось на этих машинах в режиме пакетной обработки данных. Одновременно широкую популярность у плановых работников (особенно в Госплане СССР) получили мини-ЭВМ, которые позволили специалистам непосредственно приобщиться к работе с ЭВМ, приобрести навыки проведения расчетов в режиме диалога с электронной вычислительной машиной.  [c.171]
Наряду с комплексом программных средств, обеспечивающих автоматизацию многоуровневых процессов обработки информации по определенным видам статистической отчетности статистика финансов перешла к комплексу регламентной обработки статистической информации. Это новые программно-технологические средства информационно-вычислительной системы статистики, представляющие собой совокупность программно-технологических средств новой информационной технологии и служащие для автоматизации обработки финансовой информации в пакетном режиме в единой системе ЭВМ, на персональных ЭВМ или в локально-вычислительных сетях (ЛВС).  [c.51]

По типу пользовательского интерфейса можно рассматривать АИТ с точки зрения возможностей доступа пользователя к информационным и вычислительным ресурсам. Так, пакетная АИТ исключает возможность пользователя влиять на обработку информации, пока она производится в автоматическом режиме. Это объясняется организацией обработки, которая основана на выполнении программно-заданной последовательности операций над заранее накопленными в системе и объединенными в пакет данными. В отличие от пакетной диалоговая АИТ предоставляет пользователю неограниченную возможность взаимодействовать с хранящимися в системе информационными ресурсами в реальном масштабе времени, получая при этом всю необходимую информацию для решения функциональных задач и принятия решений.  [c.29]

Автоматизация задач страхового дела зависит в первую очередь от изменения форм взаимодействия машины и пользователя. На начальных этапах применения ЭВМ преимущественно решались задачи, формирующие сводные данные о результатах деятельности страховой организации за отчетный период. ЭВМ использовались в режиме пакетной обработки, что вызывало задержку в принятии  [c.366]

Обработка — программы пакетной обработки данных на встроенном языке программирования, а также формы внешней отчетности. В отличие от отчетов внешние отчеты сохраняются независимо от информационной базы 1 С Предприятие.  [c.118]

Процедура ОВП имеет различную функциональную сложность в зависимости от класса и количества решаемых задач, режимов обработки данных, топологии системы обработки данных. В наиболее полном объеме функции организации вычислительного процесса реализуются при обработке данных на больших универсальных машинах (мэйнфреймах), которые, как правило, работают в многопользовательском режиме и обладают большими ресурсами по памяти и производительности. При обработке данных с помощью ЭВМ в зависимости от конкретного применения информационной технологии, а значит, и решаемых задач различают три основных режима пакетный, разделения времени, реального времени.  [c.67]

При пакетном режиме обработки задачи (задания), а точнее, программы с соответствующими исходными данными накапливаются на дисковой памяти ЭВМ, образуя «пакет». Обработка заданий осуществляется в виде их непрерывного потока. Размещенные на диске задания образуют входную очередь, из которой они выбираются автоматически последовательно или по установленным приоритетам. Входные очереди могут пополняться в произвольные моменты времени. Такой режим позволяет максимально загрузить ЭВМ, так как отсутствуют простои между заданиями, но дает задержки в получении решения из-за того, что некоторое время задание простаивает в очереди.  [c.67]

Поясните работу ЭВМ в основных режимах обработки данных пакетном, разделения времени, реального времени.  [c.132]

Организация процесса по непрерывной схеме целесообразна и эффективна только при полной синхронности производственных операций, что обычно имеет место в условиях массового производства на непрерывно-поточных автоматических или неавтоматических линиях. При этом нужно заметить, что наиболее распространен не полный или совокупный непрерывный вид движения в его общем виде, сочетающий в себе все три ранее названные разновидности, а лишь только первая его разновидность — непрерывное движение с поштучной передачей. Оно имеет довольно широкое применение на машиностроительных заводах с массовым типом производства. Непрерывное движение с пакетной и с партионной передачей предметов труда используется реже и обычно только на отдельных участках производства, например в цехах гальванопокрытий, термической обработки.  [c.11]

По этому графику можно установить, что пакетная передача, способствующая общему расширению фронта работ, приводит к уменьшению времени пребывания предметов труда в производстве на величину суммы совмещенных (перекрываемых) отрезков времени /С, которые называются смещением начала операций. Так, параллельная во времени обработка первого пакета на второй операции и какой-то, пока неизвестной, части партии на первой операции позволила сократить время изготовления всей партии предметов труда на величину равную /С], на второй и третьей операциях это время сократилось на Kz единиц и т. д.  [c.32]

Чтобы обеспечить бесперебойную работу и минимальное время изготовления всей партии предметов труда на третьей операции, необходимо начинать на ней работу в календарной точке А. Если начинать работу раньше, например в точке Б, то это приведет к периодическим простоям на третьей операции, т. е. нарушит условия прерывного вида движения. Наоборот, более позднее начало обработки, например в точке В или Г, неоправданно увеличит время пребывания всей партии в производстве и тем самым сведет к нулю эффективность от применения прерывного движения с пакетной передачей предметов труда.  [c.42]

При обработке мелких деталей, кроме прерывного движения с пакетной и партионной передачами, могут быть использованы комбинации непрерывного движения с пакетной передачей и прерывного движения как с пакетной, так и с поштучной передачами.  [c.70]

Внедрение АРМ в настоящее время осуществляется на предприятиях, где обычно функционирует централизованная система обработки информации. При этом следует обоснованно выделить состав задач, подлежащих решению на АРМ, из перечня тех, которые по-прежнему должны решаться централизованно. Важным доводом в пользу передачи задачи на АРМ является повышение оперативности ее решения по сравнению с пакетным режимом обработки в ВЦ предприятия.  [c.308]

Работа САПР проводится в двух режимах — пакетном и диалоговом. Режим пакетной обработки (автоматический режим) предусматривает автоматическое решение задачи по составленной программе без вмешательства проектировщика в ход решения. Оператор участвует в установке колоды перфокарт или бобины перфоленты, а также может использовать дисплей.  [c.183]

При использовании перфокарт в качестве промежуточных носителей информации их объединяют в пакеты, а процесс их реализации на ЭВМ называют пакетной обработкой, подготовка данных для которой представлена на рис. 42.  [c.69]

Рис. 42. Схема пакетной обработки данных (шифр 0101)
Подготовка постоянных данных при пакетной обработке осуществляется по схемам, приведенным на рис. 43, 44. На рисунках в левой графе указан шифр операции, приведенный в табл. 26 и на с. 73, 74.  [c.72]

Прогрессивной формой является ведение исполнителем диалога с ЭВМ для решения вышеуказанных задач. В этом случае фонд машинных носителей информации по МО ведется метрологической службой и ее исполнители вступают в диалог с ЭВМ, используя установленные формы взаимодействия пакетную обработку, с автоматизированного рабочего места (АРМ), с помощью терминального устройства.  [c.86]

Применение вычислительной техники прошло в своем развитии несколько фаз компромиссов между эффективностью и надежностью. В ранние годы развития, когда схемная часть ЭВМ имела низкую надежность и применение базировалось на пакетной обработке информации, господствовала эффективность. Программист разрабатывал программу, заботясь об экономии времени реализации с тем, чтобы прогон завершался на бессбойном интервале. При обнаружении ошибки в программе последняя исправлялась, прогон повторялся.  [c.111]

Значительное количество разрабатываемых в настоящее время систем ПО относится к традиционным системам пакетной обработки. Архитектура этих систем представляет собой совокупность последовательных программ,  [c.126]

В условиях автоматизации бухгалтерского учета проблема документирования становится более серьезной. Обработка совершается быстро, но сохраняется трудоемкий процесс первичного документирования. В связи с этим нельзя говорить о бездокументном (безбумажном) учете. Только текущий хронологический и систематический учет осуществляется без заполнения документов классического типа. Вторичные носители данных — различные регистры заменяются машинными носителями, что особенно важно в условиях пакетной обработки информации, когда первичные данные записываются на бумажных документах и результатная информация также печатается на бумаге.  [c.45]

В отличие от предшествующих перфокарточных систем обработки данных и систем на базе больших универсальных ЭВМ (ЕС ЭВМ), для которых характерны пакетные режимы обработки, на микроЭВМ ввод данных и решение задач производятся непосредственно пользователем в диалоговом режиме. Уже этим в значительной мере достигается содержательный контроль информации. Однако программное обеспечение соответствующих АРМ учета должно обеспечивать автоматизацию выявления ошибок ввода данных и сообщение о них пользователю.  [c.135]

По режиму обработки выделяют типовые операции обработки экономической информации с пакетной обработкой, интерактивной обработкой и обработкой в реальном масштабе времени (рис. 4.4). Разделение типовых операций в этом случае справедливо только для операций, выполняемых на ЭВМ. Для первого режима характерно, что результаты обработки будут выданы пользователю только после выполнения всего пакета задания. Возможности пользователя вмешаться в процесс работы минимальны. Интерактивный режим характеризуется диалогом между ЭВМ и конечным пользователем в процессе работы. Режим реального времени используется для управления быстро протекающими непрерывными процессами, например при управлении технологическими процессами.  [c.70]

Генератор ПРОЗА работает в пакетном режиме. Входной язык этого генератора предоставляет возможность описания постановок задач в терминах обработки экономических показателей.  [c.191]

ППП УРС-ОС предназначен для автоматизации сбора, хранения и обработки информации о составе проекта, процессе разработки и коллективе разработчиков с целью представления информации для управления проектом. Этот пакет включает в себя средства для построения и хранения в ЭВМ сетевого графика создания проекта выполнения на ЭВМ в пакетном режиме некоторых операций проектирования с одновременной регистрацией фактических параметров об использованных ресурсах запоминания информации о работах, не регистрируемых автоматически.  [c.199]

Как видно из приведенной схемы, система содержит три базы данных (информационную, справочную и архив), пять основных функциональных блоков (выдачи справок и сводных форм, неоперативного ответа на запрос, оперативного ответа на запрос с локального терминала, оперативного ответа на запрос с удаленных терминалов, обработки и анализа статистики), а также ряд обеспечивающих блоков (контроля входной информации, корректировки и др. ). Блок частичных исправлений и приведения реквизитов наименования к единому поисковому виду осуществляет корректировку входной информации на основе специальной подпрограммы распознавания образов. Исходя из своего назначения система Резерв обеспечивает ввод информации, контроль правильности ввода, печать обнаруженных ошибок и частичное их исправление, обслуживание абонентов в режиме пакетной обработки, обслуживание абонентов в режиме запрос — ответ, составление статистических отчетов, восстановление баз данных, обновление и корректировку информации всех видов, размещение, формирование и ведение информационных и справочных массивов, выдачу содержимого любого информационного массива в требуемой форме, поиск информации, агрегирование информации, ведение архива.  [c.205]

Если вы нажмете клавишу TRL- во время обработки пакетного файла, система спросит вас о желании прекратить процесс обработки.  [c.227]

Для обработки пакетного файла sorter.bat наберите имя этого файла с последующими параметрами, которые Вы хотите вставить вместо %1, %2 и %3. Например  [c.228]

Для развития методов и средства сбора, передачи, обработки, накопления и выдачи статистических данных необходимо создание информационно-телекоммуникационной системы статистики (ИТСС), строящейся на основе вводимой в эксплуатацию информационно-вычислительной сети, включающей локальные вычислительные сети (ЛВС) во всех органах государственной статистики федерального и регионального уровней. Создание ЛВС позволяет перейти от традиционной пакетной обработки статистической информации к новой информационной технологии, максимально автоматизирующей разработку статистической отчетности и информационно-справочное обслуживание местных органов власти и управления, предприятий, организаций и населения.  [c.11]

Организация вычислительного процесса при пакетном режиме строится без доступа пользователя к ЭВМ. Его функции ограничиваются подготовкой исходных данных по комплексу (пакету) задач и передачей их в центр обработки, содержащий задание для ЭВМ на обработку, программы и нормативно-справочные данные. Пакет вводится в ЭВМ и реализуется в автоматическом режиме в соответствии с приоритетами задач без участия пользователя, что позволяет минимизировать время выполнения заданного набора задач. При этом работа ЭВМ может проходить в однопрограммном или многопрограммном режиме, что предпочтительнее, так как обеспечивается параллельная работа основных устройств машины. В настоящее время пакетный режим реализуется применительно к электронной почте и формирование регулярной отчетности.  [c.171]

Вид и разновидность движения предметов труда на отдельной операции технологического процесса устанавливаются в зависимости от двух признаков а) наличия пролеживания предметов труда перед анализируемой операцией процесса в ожидании предстоящей обработки или сборки б) характера передачи предметов труда с данной операции в дальнейшую обработку. Например, если перед исследуемой операцией имеет место проле-живание деталей в ожидании обработки, а уже изготовленные на этой операции детали идут в последующую обработку всей партией, то вид движения будет прерывным с партионной передачей предметов труда. При тех же условиях, но с пакетной или поштучной передачей предметов труда, вид движения будет также прерывный, но с пакетной или поштучной передачей.  [c.50]

Многочисленные исследования посвящены сравнению различных обучающих эвристик (см., например, [104]). В большинстве имеющихся нейронно-сетевых пакетов реализованы методы пакетной обработки, импульса, изменения величины шага, и даже более совершенные варианты алгоритмов типа алгоритма обратного распространения ошибки и квази-ньютоновские методы. В литературе описано много других алгоритмов, реализующих иные подходы к задаче оптимизации. Так, в основанном на идеях статистической физики методе замораживания стабилизация алгоритма осуществляется за счет понижения температурного параметра. Другие подходы, такие, как метод случайного блуждания [13] или Alopex [269] используют случайный поиск в пространстве весов, и это принципиально отличает их от систематического поиска в методе обратного распространения ошибки (см. [78]). Наконец, в последнее время пользуются успехом так называемые генетические алгоритмы, в которых набор весов рассматривается как индивид, подверженный мутациям и скрещиванию, а в качестве показателя его качества берется критерий ошибки. По мере того, как нарождаются новые поколения, все более вероятным становится появление оптимального индивида.  [c.33]

Основные направления для сведения к минимуму, числа ошибок пользователя применительно к интеракг тивным системам приводятся. ниже. Для большинства из этих направлений можно сформулировать аналогии для режима пакетной обработки  [c.116]

С помощью ППП КАМА одновременно работает несколько пользователей за терминалами. В процессе диалога пользователь с клавиатуры указывает транзакции, соответствующие требуемым функциям обработки данных. Под транзакцией понимается единица работы. Это понятие анальгично понятию задания на обработку для пакетного режима. Каждая транзакция вводится пользователем в виде одного или нескольких сообщений и реализуется определенной прикладной программой, заранее написанной и помещенной в библиотеку пакета КАМА.  [c.197]

Характеристика работ. Установление оптимальных параметров ультразвуковых колебаний по технологическому и физическому эффекту обработки при выполнении заданного комплекса работ по электроакустическим системам однопакетного исполнения, со сложным фронтом волны. Выполнение работ по гидродинамическим преобразователям с расчетом, изготовлением, согласованием и испытанием и по электроакустическим системам много пакетного исполнения с плоским или объемносимметричным характером фронта волны под руководством лаборанта более высокой квалификации. Расчет, изготовление и испытание согласующих элементов акустических систем.  [c.111]

При небольших объемах работ по нормированию и относительно устойчивых условиях производства может быть рекомендована схема функционирования в пакетном режиме обработки информации. В этом случае организация расчетов параметров режимов резания и норм времени на ЭВМ включает ряд последовательных этапов кодирование и заполнение бланка исходных данных, передача бланка в вычислительный центр (ВЦ) предприятия (инженер-нормировщик) перфорация исходных данных на машинный носитель информации (оператор ВЦ) ввод данных в ЭВМ, проведение расчетов, печать результатов, передача результатов расчета в ОТиЗ или ОГТ (оператор ВЦ) перенос полученных результатов в технико-нормировочную документацию (инженер-нормировщик).  [c.324]

Массив оперативного дефицита содержит записи с характеристиками дефицитных ресуров, которые описываются следующими реквизитами и показателями 1) тип, вид, марка ресурса 2) обязательные потребительские характеристики 2) дополнительные потребительские характеристики 4) признак (код) группы 5) признак (код) фондодержателя 6) дата возникновения дефицита 7) количество требующегося 8) срок актуальности дефицита 9) признак (код) запрашивающего предприятия 10) признак (код) ответственного лица 11) признак возможности проведения заемной операции 12) временные условия заема (дата отдачи) 13) признак возможности удовлетворения дефицита за счет ресурсов, имеющихся в регионе, и признак сообщения об этом предприятию 14) признак возможности замены на менее дефицитный ресурс 15) признак оперативности режима обслуживания запроса (пакетный или интерактивный). Реквизит 13 формируется в процессе работы алгоритма, остальные — в результате обработки входного документа Ведомость запроса требующихся материальных ресурсов или в процессе оперативного обслуживания запросов диспетчером системы в интерактивном режиме.  [c.200]

Пакетная обработка файлов

Пакетная обработка файлов

Обработка нескольких файлов с помощью функции пакетной обработки экономит время. Пакетная обработка может быть использована для выполнения типичных задач или конкретных действий. К примеру, вы можете:

• Копировать файлы

• Переименовывать файлы

• Конвертировать формат файлов

• Добавлять или удалять метаданные, включая сведения о местоположении и прочие данные EXIF

• Добавлять водяные знаки

• Изменять размер

• Применять макросы для нескольких файлов

• Добавлять рамки изображения

• Применение средств интеллектуальной фотокоррекции

Диалоговое окно Пакетная обработка состоит из трех страниц: Добавить фотографии, Пакетные действия, Настройки вывода. Пакетные действия не являются обязательными, а Настройки вывода желательно проверить перед началом обработки изображений.

Пакетная обработка файлов

1 Щелкните Файл > Пакетная обработка.

2 В диалоговом окне Пакетная обработка на странице Добавить фотографии щелкните Добавить и выберите нужные файлы.

3 Нажмите кнопку Далее.

4 На странице Пакетные действия выберите любые из следующих действий:

• Макрос — Позволяет установить флажки для одного или нескольких макросов. Активируйте Автоматический режим, чтобы избежать отображения диалоговых окон, связанных с макросами (это прерывает процесс пакетной обработки и нуждается в действиях со стороны пользователя). Дополнительные сведения см. в разделе Работа с инструментами и функциями макросов.

Примечание: Для редактирования настроек действий (макросы являются единственными действиями, которые не могут подвергаться редактированию со страницы) наведите курсор на элемент, добавленный в список Добавить пакетные действия, и нажмите кнопку Изменить данное действие .

5 Нажмите кнопку Далее.

6 На странице Настройки вывода настройте любые из следующих параметров:

• Папка места назначения — Установите флажок Новый и перейдите в новую папку. Установите флажок Оригинал для сохранения в исходную папку.

• Имя файла — Чтобы переименовать файлы, установите флажок Переименовать, щелкните Изменить, выберите опцию в списке Параметры переименования и нажмите Добавить. Новое имя файла может содержать ваш собственный текстовый фрагмент или такую информацию, как текущая дата. Примечание. При переименовании файлов добавление опции Последовательность устраняет возможность возникновения конфликтов имен и обеспечивает присвоение каждому файлу уникального имени.

• Конфликты имен — Активируйте подходящую опцию, если файлы имеют одинаковые имена.

• Формат файла — Выберите формат файла. Нажмите кнопку Опции, чтобы изменить настройки формата файла.

• Функции безопасности — Установите флажок Удалить информацию EXIF, чтобы удалить все метаданные EXIF из обработанных файлов. Установите флажок Удалить информацию о местоположении, чтобы удалить GPS-координаты. Установите флажок Добавить водяной знак, чтобы добавить водный знак Digimarc.

7 Нажмите Старт, чтобы запустить пакетную обработку.

 

Дополнительные возможности

 

Сохранение пакетных настроек

На странице Пакетные действия щелкните Сохранить пакет, перейдите в папку, где будет сохранен файл пакета (. pba), а затем введите имя файла.

Использование ранее сохраненных пакетных настроек (файл .pba)

На странице Пакетные действия нажмите Загрузить пакет и перейдите в папку с файлом пакетных настроек.

architecture-center.ru-ru/batch-processing.md at live · MicrosoftDocs/architecture-center.ru-ru · GitHub

title description author ms.date ms.topic ms.service ms.subservice ms.openlocfilehash ms.sourcegitcommit ms.translationtype ms.contentlocale ms.lasthandoff ms.locfileid

Пакетная обработка

zoinerTejada

02/12/2018

guide

architecture-center

cloud-fundamentals

6483b600e657cf0325fc63a645621ccf6c404bb4

1b50810208354577b00e89e5c031b774b02736e2

HT

ru-RU

01/23/2019

54481989

Типичный сценарий работы с большими данными — это пакетная обработка неактивных данных. В этом случае исходные данные загружаются в хранилище данных либо самим исходным приложением, либо рабочим процессом оркестрации. Затем данные параллельно обрабатываются на месте с помощью задания, которое также может быть инициировано рабочим процессом оркестрации. В рамках обработки может выполняться несколько итеративных шагов до того, как преобразованные результаты будут загружены в хранилище аналитических данных для последующего запроса компонентами аналитики и отчетов.

Например, журналы с веб-сервера могут быть скопированы в папку, а затем обработаны за ночь для формирования ежедневных отчетов о веб-действии.

Когда следует использовать это решение

Пакетная обработка используется в различных сценариях — от простых преобразований данных до полного конвейера ETL (извлечение, преобразование и загрузка). В контексте больших данных пакетная обработка может выполняться для очень больших наборов данных, которые вычисляются длительное время. (Пример приведен в статье Big data architectures (Архитектуры для обработки больших данных). ) Пакетная обработка обычно приводит к дальнейшему интерактивному исследованию. В ее результате предоставляются готовые данные для моделей машинного обучения или данные записываются в хранилище, которое оптимизировано для аналитики и визуализации.

Одним из примеров пакетной обработки является преобразование большого набора плоских, полуструктурированных CSV- или JSON-файлов в схематизированный и структурированный формат, который можно запрашивать. Обычно данные преобразуются из необработанных форматов, используемых для приема (например, CSV), в двоичные форматы, которые более эффективны для запросов, так как хранят данные в формате столбцов и часто предоставляют индексы и встроенную статистику данных.

Сложности

  • Формат данных и кодирование. Некоторые из самых сложных проблем возникают, когда файлы используют непредвиденный формат или кодирование. Например, исходные файлы могут использовать сочетание кодировки UTF-16 и UTF-8, содержать непредвиденные разделители (пробел вместо знака табуляции) или символы. Другим распространенным примером являются текстовые поля, содержащие вкладки, пробелы или запятые, которые интерпретируются как разделители. Логика загрузки и анализа данных должна быть достаточно гибкой, чтобы обнаруживать и обрабатывать такие проблемы.

  • Оркестрация временных срезов. Часто исходные данные помещаются в иерархию папок, которая отображает окна обработки, упорядоченные по годам, месяцам, дням, часам и т. д. В некоторых случаях данные могут быть получены позднее. Например, предположим, что веб-сервер выходит из строя, а журналы за 7 марта не попадают в папку для обработки до 9 марта. Они просто пропускаются, так как получены слишком поздно? Может ли подчиненная логика обработки обрабатывать записи, полученные в неправильном порядке?

Архитектура

Архитектура пакетной обработки имеет следующие логические компоненты, показанные на схеме выше.

  • Хранилище данных. Обычно это распределенное хранилище файлов, которое может служить репозиторием для значительных объемов больших файлов в различных форматах. Зачастую этот тип хранилища часто называют Data Lake.

  • Пакетная обработка. Так как наборы данных очень велики, часто в решении обрабатываются длительные пакетные задания. Для них выполняется фильтрация, статистическая обработка и другие процессы подготовки данных к анализу. Обычно в эти задания входит чтение исходных файлов, их обработка и запись выходных данных в новые файлы.

  • Хранилище аналитических данных. Многие решения по обработке больших данных спроектированы так, чтобы подготавливать данные к анализу и предоставлять их в структурированном формате для запросов через средства аналитики.

  • Анализ и создание отчетов. Большинство решений по обработке больших данных предназначены для анализа и составления отчетов, что позволяет получить важную информацию.

  • Оркестрация. При пакетной обработке обычно требуется выполнить оркестрацию для переноса или копирования данных в хранилище, самой обработки, хранения аналитических данных и создания отчетов.

Выбор технологий

Мы рекомендуем применять следующие технологии для пакетной обработки данных в Azure.

Хранилище данных

  • Контейнеры больших двоичных объектов хранилища Azure. Многие существующие бизнес-процессы Azure уже используют хранилище BLOB-объектов Azure, что делает его удобным решением для хранения больших данных.
  • Azure Data Lake Store Azure Data Lake Store предлагает практически неограниченное хранилище для файлов любого размера и широкие возможности обеспечения безопасности, что удобно для хранения чрезвычайно крупных решений обработки больших данных, для которых требуется централизованное хранилище содержимого в гетерогенных форматах.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии хранения больших данных в Azure.

Пакетная обработка

  • U-SQL. Это язык обработки запросов, используемый в Azure Data Lake Analytics. Он сочетает декларативный характер SQL с процедурной расширяемостью C# и обеспечивает эффективную обработку данных в значительном масштабе за счет параллелизма.
  • Hive. Это SQL-подобный язык, который поддерживается в большинстве дистрибутивов Hadoop, включая HDInsight. Он может использоваться для обработки данных из любого хранилища, совместимого с HDFS, включая хранилище BLOB-объектов Azure и Azure Data Lake Store.
  • Pig. Это декларативный язык обработки больших данных, используемый во многих дистрибутивах Hadoop, включая HDInsight. Он особенно удобен для обработки данных, которые не структурированы или структурированы частично.
  • Spark. Платформа Spark поддерживает программы пакетной обработки, написанные на разных языках, включая Java, Scala и Python. Spark использует распределенную архитектуру для параллельной обработки данных в нескольких рабочих узлах.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии пакетной обработки в Azure.

Хранилище аналитических данных

  • Хранилище данных SQL. Хранилище данных SQL Azure является управляемой службой на основе технологий базы данных SQL Server, которая оптимизирована для поддержки крупномасштабных рабочих нагрузок хранения данных.
  • Spark SQL. Spark SQL представляет собой API на базе Spark, позволяющий создавать блоки данных и таблицы, к которым можно обращаться через запросы с синтаксисом SQL.
  • HBase. Это хранилище NoSQL с малой задержкой, которое позволяет выполнять высокопроизводительные, гибкие запросы к структурированным и частично структурированным данным.
  • Hive. Помимо полезных возможностей для пакетной обработки, Hive предлагает архитектуру базы данных, концептуально похожую на структуру типичной системы управления реляционной базой данных. Благодаря усовершенствованиям производительности запросов Hive за счет таких инноваций, как обработчик Tez и инициатива Stinger, таблицы Hive можно эффективно использовать в качестве источников для аналитических запросов в некоторых сценариях.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор хранилища аналитических данных в Azure.

Аналитика и отчетность

  • Службы Azure Analysis Services. Многие решения для больших данных эмулируют традиционные корпоративные архитектуры бизнес-аналитики за счет использования централизованной модели данных оперативной аналитической обработки (OLAP), часто называемую кубом, на которой могут быть основаны отчеты, панели мониторинга и интерактивный анализ событий. Службы Azure Analysis Services поддерживают создание табличных моделей для этих целей.
  • Power BI. Power BI позволяет аналитикам данных создавать интерактивные визуализации на основе моделей данных в модели OLAP или непосредственно из хранилища аналитических данных.
  • Microsoft Excel. Это одно из наиболее широко используемых программных приложений в мире, которое предлагает множество возможностей для анализа и визуализации данных. Аналитики данных могут использовать Excel для создания моделей данных документов из хранилищ аналитических данных или для извлечения данных из моделей данных OLAP в интерактивные сводные таблицы и диаграммы.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии аналитики данных в Azure.

Оркестрация

  • Фабрика данных Azure. Конвейеры фабрики данных Azure можно использовать для определения последовательности действий, запланированных для повторяющихся временных окон. Эти действия могут инициировать операции копирования данных, а также задания Hive, Pig, MapReduce или Spark в кластерах HDInsight по требованию, задания U-SQL в Azure Date Lake Analytics и хранимые процедуры в хранилище данных SQL Azure или базе данных SQL Azure.
  • Oozie и Sqoop. Oozie — это механизм автоматизации заданий для экосистемы Apache Hadoop. Он может использоваться для инициирования операций копирования данных, а также заданий Hive, Pig и MapReduce для обработки данных и заданий Sqoop для копирования данных между HDFS и базами данных SQL.

Дополнительные сведения см. в статье Choosing a data pipeline orchestration technology in Azure (Выбор технологии оркестрации конвейера данных в Azure).

Определение пакетной обработки

Что такое пакетная обработка?

Пакетная обработка — это обработка транзакций в группе или партии. Во время пакетной обработки взаимодействие с пользователем не требуется. Это отличает пакетную обработку от обработки транзакций, которая включает обработку транзакций по одной за раз и требует взаимодействия с пользователем.

Хотя пакетная обработка может выполняться в любое время, она особенно подходит для обработки в конце цикла, например, для обработки отчетов банка в конце дня или создания ежемесячных или двухнедельных расчетов заработной платы.

Ключевые выводы

  • Пакетная обработка — это метод автоматизации и обработки нескольких транзакций как одной группы.
  • Пакетная обработка помогает в решении таких задач, как расчет заработной платы, сверка на конец месяца или расчеты по сделкам в ночное время.
  • Системы пакетной обработки могут сэкономить деньги и рабочую силу с течением времени, но их разработка и внедрение могут быть дорогостоящими.

Общие сведения о пакетной обработке

Для крупных предприятий пакетная обработка данных стала нормальным способом компиляции, организации и генерации отчетов примерно в середине 20 века с появлением мэйнфреймов.Ранний механизм обработки пакета включал загрузку в компьютер стопки перфокарт, содержащих команды или указания, которым компьютер должен следовать.

Герману Холлериту (1860-1929) приписывают разработку перфокарты около 1890 года, когда он работал статистиком в Бюро переписи населения США. Именно эта перфокарта стала семенем для массовой обработки партий продукции примерно 50 лет спустя.

Задания пакетной обработки запускаются регулярно по расписанию (например,g., на ночь) или по мере необходимости. Например, счета за коммунальные и другие услуги, полученные потребителями, обычно генерируются пакетной обработкой каждый месяц. Пакетная обработка выгодна, поскольку это экономичное средство одновременной обработки больших объемов данных. Одно предостережение заключается в том, что входные данные для обработки должны быть правильными, иначе результаты всего пакета будут ошибочными, что потребует времени и денег.

История пакетной обработки

Определяющей характеристикой пакетной обработки является отсутствие вмешательства человека с небольшим количеством ручных процессов для ее запуска.Это часть того, что делает его таким эффективным в наше время, но так было не всегда.

Пакетная обработка началась с перфокарт, которые были сведены в инструкции для компьютеров. Целые колоды или партии карт обрабатывались бы одновременно. Эта система, созданная Германом Холлеритом, существует еще в 1890 году. Холлерит разработал ее для обработки данных переписи населения США. Перфорированная вручную карта загружалась и подготавливалась с помощью электромеханического устройства. Холлерит запатентовал свое изобретение под названием «Электронная машина для подсчета результатов», а позже присоединился к группе других изобретателей и инвесторов, чтобы сформировать компанию Computing-Tabulating-Recording Company (CTR), которая в конечном итоге стала IBM.

Пакетная обработка началась с использованием перфокарт.

В отличие от более ранних итераций, функции современной пакетной обработки полностью автоматизированы с учетом определенных условий времени. Некоторые задачи выполняются немедленно, другие — в режиме реального времени. Последние регулярно проверяются. Если возникают какие-либо проблемы с процессом, система уведомляет соответствующий персонал с помощью предупреждений управления на основе исключений. Это экономит время менеджеров для выполнения их повседневных обязанностей и выполнения других неотложных задач без необходимости контролировать систему пакетной обработки.

Программное обеспечение выявляет исключения через систему мониторов и зависимостей, что вызывает запуск пакетной обработки. Исключения могут включать онлайн-заказы клиентов или запросы системы на новые расходные материалы.

Поскольку пакетная обработка предполагает одновременную обработку больших объемов данных, если входные данные каким-либо образом отключены, весь пакет будет некорректным, что приведет к потере времени и денег.

Преимущества пакетной обработки

Быстрее и дешевле

При использовании пакетной обработки сокращаются такие эксплуатационные расходы, как рабочая сила и оборудование.Это потому, что это устраняет необходимость в людях-клерках и физическом оборудовании, таком как компьютеры. А поскольку пакетная обработка данных разработана так, чтобы быть быстрой и эффективной, а также исключить человеческий фактор, ключевой персонал может сосредоточить свои усилия на своих повседневных обязанностях.

Автономные функции

В отличие от других, системы пакетной обработки работают где угодно и когда угодно. Это означает, что они продолжают работать в нерабочее время. Они также могут работать в фоновом режиме в автономном режиме, поэтому даже в периоды простоя вы можете быть уверены, что они все равно будут работать, не нарушая распорядок дня организации.

Подход с дистанционным управлением

Как упоминалось выше, наличие системы пакетной обработки дает менеджерам и другому ключевому персоналу время для выполнения своей работы без необходимости тратить время на наблюдение за партиями. Оповещения отправляются в случае возникновения каких-либо проблем. Это позволяет руководителю не вмешиваться в пакетную обработку.

Недостатки пакетной обработки

Владельцы бизнеса могут захотеть рассмотреть несколько ошибок пакетной обработки, прежде чем внедрять такую ​​систему.

Развертывание и обучение

Как и во многих других технологиях, для управления системами пакетной обработки требуется определенная степень обучения. Менеджерам необходимо будет узнать, что запускает пакет, как запланировать их и, помимо прочего, что означают уведомления об исключениях.

Отладка

Кто-то в компании или организации должен быть знаком с системой. Это потому, что они часто очень сложные. Без знающего человека в команде вам, возможно, придется нанять кого-нибудь, чтобы помочь вам.

Стоимость

Инфраструктура пакетной обработки может быть дорогостоящим капиталовложением. Для некоторых предприятий затраты могут показаться непосильными.

Пакетная обработка — Руководство для начинающих

Что такое пакетная обработка?

Пакетная обработка — это метод выполнения больших объемов повторяющихся заданий с данными. Пакетный метод позволяет пользователям обрабатывать данные, когда доступны вычислительные ресурсы, и практически без взаимодействия с пользователем.

При пакетной обработке пользователи собирают и хранят данные, а затем обрабатывают данные во время события, известного как «пакетное окно».«Пакетная обработка повышает эффективность, устанавливая приоритеты обработки и выполняя задания с данными в наиболее подходящее время.

Загрузите The Definitive Guide to Data Integration прямо сейчас.
Прочитай сейчас

Метод пакетной обработки был впервые использован в 19 веке Германом Холлеритом, американским изобретателем, создавшим первую машину для вычисления результатов. Это устройство стало предшественником современного компьютера, способного считать и сортировать данные, организованные в виде перфокарт.Карточки и содержащаяся в них информация затем могут собираться и обрабатываться вместе в пакетах. Это нововведение позволило обрабатывать большие объемы данных быстрее и точнее, чем при ручном вводе.

Основы пакетной обработки

Пакетная обработка данных играет важную роль в оказании помощи компаниям и организациям в эффективном управлении большими объемами данных. Он особенно подходит для выполнения частых повторяющихся задач, таких как бухгалтерские процессы. В любой отрасли и для каждой работы основы пакетной обработки остаются неизменными.К основным параметрам относятся:

  1. кто отправляет работу
  2. какая программа будет запускать
  3. расположение входов и выходов
  4. , когда задание должно быть запущено.

Другими словами, кто, что, где и почему.

Пример — обработка финансовых данных партиями

Многие компании используют пакетную обработку для автоматизации процессов выставления счетов.

Подумайте о транзакции по кредитной карте, которая не отображалась в истории вашего банковского счета в течение нескольких дней после того, как вы потратили свои деньги.Эта транзакция могла быть обработана в пакете через некоторое время после того, как вы совершили покупку.

В другом сценарии оптовая компания может выставлять счета своим клиентам только один раз в месяц и платить своим сотрудникам каждые две недели. Примерами пакетной обработки являются как ежемесячный платежный цикл, так и двухнедельный платежный цикл. \

Преимущества

Пакетная обработка данных стала обычным явлением, поскольку она дает ряд преимуществ для управления корпоративными данными. Организации могут реализовать ряд преимуществ пакетной обработки:

Эффективность

Пакетная обработка позволяет компании обрабатывать задания, когда компьютерные или другие ресурсы доступны.Компании могут расставить приоритеты для срочных заданий и запланировать пакетные процессы для не столь срочных. Кроме того, пакетные системы могут работать в автономном режиме, чтобы минимизировать нагрузку на процессоры.

Загрузите The Definitive Guide to Data Quality прямо сейчас.
Прочитай сейчас

Простота

По сравнению с потоковой обработкой, пакетная обработка представляет собой менее сложную систему, которая не требует специального оборудования или системной поддержки для ввода данных.После создания система пакетной обработки требует меньшего обслуживания, чем потоковая обработка.

Повышенное качество данных

Поскольку пакетная обработка автоматизирует большинство или все компоненты задания обработки и сводит к минимуму взаимодействие с пользователем, вероятность ошибок снижается. Точность и точность улучшены, чтобы обеспечить более высокое качество данных.

Более быстрая бизнес-аналитика

Пакетная обработка позволяет компаниям быстро обрабатывать большие объемы данных. Поскольку одновременно можно обрабатывать множество записей, пакетная обработка ускоряет время обработки и доставляет данные, чтобы компании могли своевременно действовать. А поскольку одновременно можно выполнять несколько заданий, бизнес-аналитика становится доступной быстрее, чем когда-либо прежде.

Примеры использования

Affinity Water — миллионы клиентов, миллиарды литров

Affinity Water, крупнейший поставщик только воды в Великобритании, использует автоматизированную систему для считывания показаний счетчиков для 3,6 миллиона клиентов, которые используют более 900 миллионов литров воды каждый день.Сложность управления инфраструктурой доставки воды, огромной клиентской базой компании и объемом ее услуг означает, что Affinity необходимо найти наиболее эффективные и действенные стратегии для обработки огромных объемов данных.

Пакетная обработка позволяет Affinity определять приоритеты своих вычислительных процессов, чтобы такие действия, как считывание показаний счетчиков и выставление счетов, выполнялись быстро и точно, без ненужного отвлечения критических ресурсов от других заданий обработки данных.

Almerys — пакетная обработка в здравоохранении

Когда дело доходит до обработки огромных объемов данных, генерируемых при выставлении счетов за услуги здравоохранения, Алмерис кое-что знает о пакетной обработке.Компания использует индивидуальную стратегию, которая включает пакетную обработку для одних заданий и потоковую обработку для других. В результате Almerys может ежедневно управлять более чем 1 миллионом безбумажных транзакций со сторонними организациями в сфере здравоохранения.

Дилемма данных: пакетная или поточная обработка

Когда дело доходит до решения, какой метод обработки данных является оптимальным, нет однозначного правильного ответа. Все дело в поиске решения, которое лучше всего подходит для компании, данных и ситуации.В некоторых случаях пакетная обработка предлагает наиболее экономичный подход к управлению заданиями. В других случаях важен доступ к потоковым данным. Многие компании используют оба метода.

Пакетная обработка обрабатывает большие объемы прерывистых данных. Он может быстро обрабатывать данные, минимизировать или исключить необходимость взаимодействия с пользователем и повысить эффективность обработки заданий. Он может быть идеальным для управления обновлениями базы данных, обработки транзакций и преобразования файлов из одного формата в другой.

Потоковая обработка подходит для непрерывных данных и имеет смысл для систем или процессов, которые зависят от доступа к данным в реальном времени. Если своевременность важна для процесса, потоковая обработка, вероятно, является лучшим вариантом. Например, компании, которые занимаются кибербезопасностью, а также компании, работающие с подключенными устройствами, такими как медицинское оборудование, полагаются на потоковую обработку для доставки данных в реальном времени.

В некоторых случаях одна и та же компания может использовать оба процесса, полагаясь на потоковую обработку для задач с данными, которые зависят от времени, и на пакетную обработку для других.Например, медицинская компания, распространяющая носимые медицинские устройства, может использовать потоковую обработку для сбора и мониторинга данных с устройства. Но пакетная обработка может быть более рентабельной для управления циклами выставления счетов клиентам.

Пакетная обработка и облако

Пакетная обработка продолжает развиваться. Облачные технологии произвели революцию в способах работы всех типов обработки, позволив объединять, легко интегрировать данные из многих видов программ и хранить их удаленно.Для пакетной обработки наиболее значительным изменением является миграция данных из локальных местоположений в распределенные системы, в которых хранилища данных и озера данных могут храниться в разных местах по всему миру.

Даже с изменениями, вызванными развитием облачных технологий и систем хранения, пакетная обработка данных сегодня остается столь же полезной, как и прежде. Фактически, знакомый процесс ETL (извлечение, загрузка и преобразование) перемещения и преобразования данных сам по себе является разновидностью пакетной обработки. Возможно, появились и другие методы, но в ближайшее время пакетная обработка никуда не денется.

Подготовка к будущей пакетной обработки

Сегодня компании сталкиваются с более разнообразными и сложными наборами данных, чем когда-либо прежде. Это означает, что компании больше не могут полагаться только на пакетную обработку своих данных. Большинство компаний сегодня используют различные методы обработки, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Talend Data Management Platform предоставляет разнообразный набор инструментов и возможностей для обработки данных, чтобы у предприятий всегда был доступ к лучшему инструменту для выполнения своих задач по обработке данных.Talend помогает компаниям справляться со все более сложными требованиями интеграции данных, обработки больших данных и анализа данных.

Будьте готовы ко всему. Загрузите бесплатную пробную версию Talend Data Management Platform, чтобы увидеть, что ждет ваших данных в будущем.

Введение — BMC Blogs

Проще говоря, пакетная обработка — это процесс, с помощью которого компьютер выполняет пакеты заданий, часто одновременно, в непрерывном последовательном порядке. Это также команда, которая обеспечивает выполнение больших заданий небольшими частями для повышения эффективности в процессе отладки.

У этой команды много названий, в том числе «Автоматизация рабочих нагрузок» (WLA) и «Планирование заданий». Как и большинство вещей в программировании, со временем он меняется. К счастью, эти изменения сделали обработку пакетных заданий более сложной и эффективной. Для многих компаний это необходимый компонент их повседневного успеха.

В этой статье мы дадим обзор пакетной обработки, рассмотрим варианты использования, а также преимущества и недостатки, а затем предложим рекомендации по определению, подходит ли вам пакетная обработка.

Развитие пакетной обработки

Сегодня определяющей характеристикой пакетной обработки является отсутствие взаимодействия с пользователем. Есть несколько ручных процессов, чтобы запустить его. Это часть того, что делает его таким успешным и эффективным, но так было не всегда. Пакетная обработка началась с использования перфокарт, на которых составлялись таблицы, указывающие компьютерам, что им делать. Часто колоды или партии карт обрабатывались одновременно. Эта практика восходит к 1890 году, когда Герман Холлерит создал перфокарты для обработки данных переписи.Работая в Бюро переписи населения США, он разработал систему, с помощью которой карта, которую он пробивал вручную, считывалась электромеханическим устройством. Вскоре Холлерит основал небольшую компанию, известную сегодня как IBM.

Перфокарта произвела революцию в способах ведения бизнеса, но это было тогда. За последние два десятилетия пакетная обработка продолжила свое развитие. Специалисты по вводу данных больше не нужны. Большинство функций пакетной обработки активируются без взаимодействия и выполняются в соответствии с указанными временными требованиями.Некоторые работы выполняются в режиме реального времени с функциями ежедневного мониторинга и отчетности, другие выполняются немедленно.

Зависимости и мониторы в пакетной обработке

Сегодняшняя пакетная обработка использует предупреждения управления на основе исключений, чтобы уведомить нужных людей о проблемах. Это дает менеджерам свободу работать без регулярной проверки хода выполнения партий. Идея состоит в том, что менеджерам вообще не нужно регистрироваться, пока они не получат предупреждение о критическом исключении.

Исключения определяются системой зависимостей и мониторов, которые необходимы для программного обеспечения:

  • Зависимости — это события, которые запускают пакетную обработку. Это может быть то, что клиент размещает онлайн-заказ или пользователь запросил новые расходные материалы, в результате чего система генерирует запрос. Зависимость запустила пакетную обработку.
  • Мониторы ищут отклонения в партии. Возможно, выполнение одной работы занимает больше времени, чем обычно.Следующее задание не может начаться, пока не закончится предыдущее. Если это вызывает необычную задержку, монитор поймает это, сгенерирует исключение и отправит его менеджеру.

Когда использовать пакетную обработку

При использовании пакетной обработки можно ожидать задержек. Однако для многих ситуаций такая задержка перед началом передачи данных не является большой проблемой — процессы, которые используют эту функцию, не являются критически важными в данный момент.

Пакетную обработку следует учитывать в ситуациях, когда:

  • Переводы в реальном времени и результаты не важны
  • Требуется обработка больших объемов данных
  • Доступ к данным осуществляется партиями, а не потоками
  • Сложные алгоритмы должны иметь доступ ко всей партии
  • Таблицы в реляционных базах данных необходимо объединить
  • Работа повторяющаяся

Преимущества пакетной обработки

Есть ряд причин, по которым компании развертывают системы пакетной обработки.Владельцы бизнеса должны учитывать общий эффект при выборе нового программного обеспечения для своей организации.

Скорость по более низкой цене

Поскольку для пакетной обработки не требуются специалисты по вводу данных для поддержки ее функционирования, это помогает снизить операционные расходы, которые компании тратят на рабочую силу. Он также не требует дополнительного оборудования для работы вне компьютера.

Фактически, использование пакетной обработки может снизить зависимость компании от другого дорогостоящего оборудования, что делает его относительно недорогим решением, помогающим предприятиям экономить деньги и время.Без возможности ошибки пользователя пакетные процессы выполняются наиболее эффективным способом. Результатом является быстрая и точная обработка данных, а у менеджеров появляется больше времени для повседневных операций.

Офлайн-функции

Системы пакетной обработки работают в автономном режиме, поэтому, когда рабочий день заканчивается, системы пакетной обработки по-прежнему работают в фоновом режиме, не останавливаясь. Это дает менеджерам полный контроль над тем, когда начинать процессы.

Программное обеспечение

можно настроить на обработку определенных пакетов в течение ночи, что представляет собой удобное решение для предприятий, которые не хотят, чтобы такая работа, как автоматическая загрузка, мешала повседневной деятельности.

Простое автоматическое управление

Менеджерам достаточно, чтобы каждый час не входить в систему, чтобы проверять свои партии. Система уведомлений на основе исключений современного программного обеспечения для пакетной обработки позволяет менеджерам легко выполнять свою работу, не беспокоясь о том, правильно ли работает их программное обеспечение и завершаются ли пакеты. Если возникает проблема, уведомления отправляются нужным людям для ее решения. Менеджеры могут использовать невмешательство, будучи уверенными, что их программное обеспечение для пакетной обработки выполняет свою работу.

Простота

По сравнению с обработкой в ​​реальном времени или потоковой обработкой, пакетная обработка значительно менее сложна: она не требует постоянной поддержки системы для ввода данных или уникального оборудования. После установки и установки пакетная система не требует интенсивного обслуживания, что делает ее решением с относительно низким барьером для входа.

Недостатки пакетной обработки

Хотя пакетная обработка отлично подходит для многих сценариев, владельцы также должны учитывать эти компоненты, что может быть недостатком для определенных компаний.

Развертывание и обучение

Как и в случае с любой новой технологией, управление этими системами требует некоторого обучения. Незнакомые менеджеры должны будут понимать, что запускает пакет, как планировать их и, среди прочего, что означают уведомления об исключениях.

Комплексная отладка

При возникновении ошибки менеджеры также должны знать, как ее исправить. Отладка систем пакетной обработки может быть довольно сложной задачей. Скорее всего, вам понадобится штатный сотрудник, специализирующийся на этих системах; в противном случае ожидайте дополнительных затрат, если вам потребуется помощь внешнего консультанта.

Стоимость

В то время как большинство предприятий экономят деньги на рабочей силе и оборудовании, когда переходят на пакетную обработку, у некоторых предприятий изначально нет специалистов по вводу данных или дорогостоящего оборудования. Для таких предприятий стоимость некоторых систем дозирования может показаться непосильной.

Пакетная обработка против потоковой обработки

Учитывая преимущества обоих, многие организации сталкиваются с дилеммой: что лучше: пакетная обработка или потоковая обработка? Хотя четкий ответ может быть идеальным, не существует единого варианта, который был бы идеальным решением для каждого случая. Оптимальный метод зависит от потребностей, компании и конкретной ситуации.

Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных одновременно, даже миллионы записей, которые хранятся и сохраняются в течение дня, пакетная обработка является хорошим вариантом для вещей, которые могут подождать до нерабочих часов. Примеры:

  • Счета-фактуры по всем позициям
  • Расчет заработной платы
  • Все отдельные транзакции, которые финансовая фирма может представить в течение любой данной недели

С другой стороны, потоковая обработка полезна для процессов или систем, которые зависят от доступа к данным в реальном времени. Имея возможность практически мгновенно анализировать потоковые данные, этот метод лучше подходит для сценариев, в которых события происходят часто и близко друг к другу, и не может ждать до вечера, когда компьютеры будут бездействовать. Этот тип обработки лучше всего использовать для таких задач, как кибербезопасность и обнаружение мошенничества, поскольку их необходимо обнаруживать немедленно, чтобы снизить риски.

Многие организации пришли к выводу, что сочетание пакетной и потоковой обработки является наиболее выгодным для рабочих процессов, причем каждый метод используется по мере необходимости.

Нужна ли мне пакетная обработка?

Если вам все еще интересно, подходит ли вам пакетирование, подумайте о примерах того, где вы могли бы использовать эту функцию в своем бизнесе. Есть ли пробелы, которые вы могли бы заполнить с помощью автоматизации?

Чтобы назвать несколько, они могут включать:

  • Процессы расчета заработной платы и табели рабочего времени сотрудников
  • Выписки из банка
  • Выставление счетов по отдельной позиции
  • Поток, аналитика и обработка транзакций
  • Исследования и отчетность
  • Электронная почта
  • Цепочка поставок и выполнение
  • Другие запросы

Как показывает практика, если вы регулярно выполняете большие вычислительные операции вручную, велика вероятность, что правильное программное обеспечение для пакетной обработки может стать ключом к высвобождению большего количества времени и денег для вашей организации.

Есть также несколько вопросов, которые следует учитывать при принятии решения о том, нужна ли вашей компании пакетная обработка:

  • Как обеспечить правильное выполнение ручных работ? Есть ли у вас система для определения того, что они были отправлены и обработаны в правильном порядке?
  • Есть ли у вас задания, ожидающие начала, которые зависят от другого завершения? У вас есть система для отслеживания каждой работы до завершения или которая знает, когда будет выполнена первая работа?
  • Вы вручную проверяете наличие новых файлов? Достаточно ли часто цикл вашего сценария может быть эффективным при проверке файлов?
  • Есть ли у вас текущая настройка с повторными попытками на уровне задания на вашем сервере? Какое влияние это имеет? Вы бы выиграли от снижения нагрузки на сервер?
  • Как вы отслеживаете зависимости между серверами? Как узнать, что зависимый сервер будет доступен при необходимости?

Автоматизируйте планирование заданий для вашей компании

По своей сути, современные системы нацелены на то, чтобы освободить менеджеров от повседневных мелочей, предотвратить ошибки пользователей и способствовать быстрому и эффективному завершению работы с минимальным контролем. Пакетная обработка дает дополнительный эффект экономии денег почти для всех предприятий, которые ее развертывают.

Однако, как отмечалось выше, не обошлось и без соображений. Компании, у которых нет ИТ-персонала для реализации успешного плана развертывания и обслуживания, по-прежнему могут извлечь выгоду из пакетной обработки, но им следует подготовиться к тому, чтобы инвестировать время и деньги в партнерство с ИТ-экспертами, чтобы обеспечить успешный запуск и удобство работы конечных пользователей.

BMC для автоматизации рабочих нагрузок

Дополнительную информацию по этой теме см. В нашем блоге по автоматизации рабочих нагрузок BMC.Готовы увидеть, что BMC может сделать для вашей компании? Изучите автоматизацию рабочих нагрузок, включая пакетную обработку, с Control-M.

Современный подход к пакетной обработке

Оркестровка рабочего процесса приложений — это современный подход к пакетной обработке, который может предотвратить производственные сбои для своевременного и постоянного предоставления услуг. Читать электронную книгу ›

Эти сообщения являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Обнаружили ошибку или есть предложение? Сообщите нам об этом по электронной почте [email protected]

в реальном времени против пакетной обработки против потоковой обработки — BMC Blogs

При постоянной скорости инноваций разработчики могут рассчитывать на анализ терабайтов и даже петабайт данных за любой заданный период времени. (Данные, в конце концов, привлекают больше данных.)

Конечно, это дает множество преимуществ. Но что делать со всеми этими данными? Может быть трудно определить лучший способ ускорить и ускорить эти технологии, особенно когда реакции должны происходить быстро.

Для компаний, ориентированных на цифровое вещание, все чаще встает вопрос, как лучше всего использовать обработку в реальном времени, пакетную обработку и потоковую обработку. Этот пост объяснит основные различия между этими типами обработки данных.

Операционные системы реального времени

Операционные системы реального времени обычно ссылаются на реакций на данные. Систему можно отнести к категории систем, работающих в режиме реального времени, если она может гарантировать, что реакция будет в пределах жестких реальных сроков, обычно в течение секунд или миллисекунд.

Один из лучших примеров систем реального времени — системы, используемые на фондовом рынке. Если котировка акций должна поступить из сети в течение 10 миллисекунд после размещения, это будет считаться процессом в реальном времени. Было ли это достигнуто с помощью программной архитектуры, использующей потоковую обработку, или просто аппаратной обработки, не имеет значения; гарантия сжатых сроков делает это в режиме реального времени.

Другие ситуации, когда использование систем реального времени было бы полезным:

  • Банкоматы
  • Авиадиспетчерская
  • Антиблокировочная система тормозов в автомобиле

Вызовы

Хотя этот тип системы звучит как революция в правилах игры, на самом деле системы реального времени чрезвычайно сложно реализовать с использованием общих программных систем. Поскольку эти системы берут на себя контроль над выполнением программы, это выводит на совершенно новый уровень абстракции.

Это означает, что различие между потоком управления вашей программы и исходным кодом больше не является очевидным, потому что система реального времени выбирает, какую задачу выполнить в этот момент. Это полезно, поскольку позволяет повысить производительность за счет более высокой абстракции и упростить проектирование сложных систем, но в целом означает меньший контроль, который может быть трудным для отладки и проверки.

Еще одна распространенная проблема с операционными системами реального времени заключается в том, что задачи не являются изолированными объектами. Система решает, какие задачи запланировать, и отправляет задачи с более высоким приоритетом перед задачами с более низким приоритетом, тем самым задерживая их выполнение до тех пор, пока не будут выполнены все задачи с более высоким приоритетом.

Все чаще и чаще некоторые программные системы начинают использовать некую разновидность обработки в реальном времени, когда крайний срок не является абсолютным, а скорее вероятным. Известные как системы мягкого реального времени, они обычно или в целом могут уложиться в установленные сроки, хотя производительность начнет ухудшаться, если будет пропущено слишком много сроков.

Пакетная обработка

Пакетная обработка — это одновременная обработка большого объема данных. Данные легко состоят из миллионов записей за день и могут быть сохранены различными способами (файл, запись и т. Д.). Работы обычно выполняются одновременно в непрерывном последовательном порядке.

Подходящим примером задания на пакетную обработку являются все транзакции, которые финансовая фирма может отправить в течение недели. Дозирование также можно использовать в:

  • Расчет заработной платы
  • Счета-фактуры по позициям
  • Цепочка поставок и выполнение

Пакетная обработка данных — чрезвычайно эффективный способ обработки больших объемов данных, которые собираются за определенный период времени.Это также помогает снизить операционные расходы, которые компании могут тратить на рабочую силу, поскольку не требуют специальных специалистов по вводу данных для поддержки его функционирования. Его можно использовать в автономном режиме и дает менеджерам полный контроль над тем, когда начинать обработку, будь то ночью, в конце недели или периода оплаты.

Вызовы

Как и все остальное, у использования программного обеспечения для пакетной обработки есть несколько недостатков. Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются предприятия, заключается в том, что отладка этих систем может быть сложной.Если у вас нет выделенной ИТ-команды или специалиста, попытка исправить систему при возникновении ошибки может быть вредной, вызывая потребность в помощи внешнего консультанта.

Еще одна проблема с пакетной обработкой заключается в том, что компании обычно внедряют ее для экономии денег, но программное обеспечение и обучение вначале требуют приличных затрат. Менеджеры должны быть обучены, чтобы понимать:

  • Как запланировать партию
  • Что их запускает
  • Что означают определенные уведомления

(Подробнее о современной пакетной обработке. )

Обработка потоков

Потоковая обработка — это процесс, позволяющий практически мгновенно анализировать данные, передаваемые с одного устройства на другое.

Этот метод непрерывных вычислений происходит, когда данные проходят через систему без обязательных временных ограничений на вывод. Благодаря почти мгновенному потоку системы не требуют хранения больших объемов данных.

Потоковая обработка очень полезна, если события, которые вы хотите отслеживать, происходят часто и близко друг к другу по времени.Также лучше всего использовать, если событие нужно сразу обнаружить и быстро отреагировать. Таким образом, потоковая обработка полезна для таких задач, как обнаружение мошенничества и кибербезопасность. Если данные транзакции обрабатываются в потоке, мошеннические транзакции могут быть обнаружены и остановлены еще до их завершения.

Вызовы

Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются организации при потоковой обработке, заключается в том, что скорость вывода долгосрочных данных системы должна быть такой же или более высокой, чем скорость долгосрочного ввода данных, в противном случае у системы начнутся проблемы с хранением и объем памяти.

Еще одна проблема — попытаться найти лучший способ справиться с огромным объемом данных, которые генерируются и перемещаются. Чтобы поток данных через систему работал на наивысшем оптимальном уровне, организациям необходимо создать план того, как уменьшить количество копий, как нацелить вычислительные ядра и как использовать иерархию кеша в лучший способ.

Заключение

Несмотря на то, что все эти системы имеют преимущества, в конце концов, организациям следует рассмотреть потенциальные преимущества каждой из них, чтобы решить, какой метод лучше всего подходит для конкретного варианта использования.

Дополнительные ресурсы

Управляйте sl как для ваших пакетных служб joe goldberg from BMC Software

Современный подход к пакетной обработке

Оркестровка рабочего процесса приложений — это современный подход к пакетной обработке, который может предотвратить производственные сбои для своевременного и постоянного предоставления услуг. Читать электронную книгу ›

Эти сообщения являются моими собственными и не обязательно отражают позицию, стратегию или мнение BMC.

Обнаружили ошибку или есть предложение? Сообщите нам об этом по электронной почте [email protected]

Введение в пакетную обработку

Некоторые корпоративные приложения содержат задачи, которые можно выполнить без взаимодействие с пользователем. Эти задачи выполняются периодически или когда ресурс используется мало, и они часто обрабатывают большие объемы информации, например в виде файлов журнала, записей базы данных или изображений. Примеры включают выставление счетов, создание отчетов, преобразование формата данных и обработка изображений.Эти задачи называются пакетными заданиями.

Пакетная обработка означает выполнение пакетных заданий в компьютерной системе. Ява EE включает структуру пакетной обработки, которая обеспечивает инфраструктура выполнения, общая для всех пакетных приложений, позволяющая разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике своей партии Приложения. Пакетная структура состоит из задания язык на основе XML, набор пакетных аннотаций и интерфейсов для классы приложений, реализующие бизнес-логику, пакетный контейнер который управляет выполнением пакетных заданий, а также вспомогательными классами и интерфейсы для взаимодействия с пакетным контейнером.

Пакетное задание может быть выполнено без вмешательства пользователя. Например, рассмотрите приложение для телефонного биллинга, которое читает записи телефонных звонков из информационных систем предприятия и генерирует ежемесячный счет за каждая учетная запись. Поскольку это приложение не требует от пользователя взаимодействия, он может выполняться как пакетное задание.

Приложение для телефонного биллинга состоит из двух этапов: Первый этап. связывает каждый звонок из реестра с ежемесячным счетом, а На втором этапе рассчитывается налог и общая сумма к оплате по каждому счету.Каждый из этих этапов является этапом пакетного задания.

Пакетные приложения определяют набор шагов и порядок их выполнения. В разных пакетных средах могут быть указаны дополнительные элементы, например элементы решения или группы шагов, которые выполняются параллельно. Следующее разделы описывают шаги более подробно и предоставляют информацию о другие общие характеристики пакетных фреймворков.

шагов в пакетном задании

Шаг — это независимый и последовательный этап пакетного задания.Пакетные задания содержат шаги, ориентированные на фрагменты, и шаги, ориентированные на задачи.

  • Шаги, ориентированные на фрагменты (шаги фрагментов), обрабатывают данные путем чтения элементов из источник данных, применяя некоторую бизнес-логику к каждому элементу и сохраняя результаты, достижения. Шаги фрагмента читают и обрабатывают по одному элементу за раз и группируют результаты в кусок. Результаты сохраняются, когда чанк достигает настраиваемый размер. Обработка, ориентированная на фрагменты, позволяет сохранять результаты более эффективен и облегчает разграничение транзакций.

    Шаги блока состоят из трех частей.

    • Часть ввода данных считывает по одному элементу за раз из источника данных, например, записи в базе данных, файлы в каталоге или записи в журнале файл.

    • Часть бизнес-обработки управляет одним элементом за раз, используя бизнес-логика, определяемая приложением. Примеры включают фильтрацию, форматирование и доступ к данным из элемента для вычисления результата.

    • Часть записи вывода хранит порцию обработанных элементов за раз.

      Шаги фрагментов часто выполняются долго, потому что они обрабатывают большие объемы данные. Фреймворки пакетной обработки позволяют добавлять этапы фрагмента в закладки с помощью контрольно-пропускных пунктов. Прерванный шаг фрагмента можно перезапустить. от последнего КПП. Части извлечения ввода и записи вывода шага фрагмента сохраняют свою текущую позицию после обработки каждого чанк и может восстановить его при перезапуске шага.

      На рисунке 58-1 показаны три части двух шагов в пакетная работа.

      Рисунок 58-1 Шаги фрагментов в пакетном задании

Например, приложение для телефонного биллинга состоит из двух этапов.

  • На первом этапе часть извлечения входных данных считывает записи вызовов из реестр; часть бизнес-обработки связывает каждый вызов с счет и создает счет, если он не существует для учетной записи; и вывод записывающей части хранит каждую купюру в базе данных.

  • На втором этапе часть извлечения ввода считывает счета из база данных; часть бизнес-обработки рассчитывает налог и общую сумма к оплате по каждому счету; а часть записи вывода обновляет база данных записывает и генерирует версии каждого счета для печати.

Это приложение может также содержать шаг задачи, очищающий файлы из счетов, сформированных за предыдущий месяц.

Параллельная обработка

Пакетные задания часто обрабатывают большие объемы данных или выполняют вычислительно дорогие операции. Пакетные приложения могут принести пользу от параллельной обработки в двух сценариях.

  • Шаги, которые не зависят друг от друга, могут выполняться в разных потоках.

  • Шаги, ориентированные на блоки, где обработка каждого элемента не зависит по результатам обработки предыдущих пунктов может работать более чем на одном нить.

Пакетные платформы предоставляют разработчикам механизмы для определения групп независимых шагов и разделить шаги, ориентированные на блоки, на части, которые могут работать параллельно.

Элементы статуса и решения

Пакетные платформы отслеживают статус каждого шага в работе. В status указывает, выполняется ли шаг или он завершился. Если шаг завершен, статус указывает на одно из следующих.

  • Выполнение шага прошло успешно.

  • Шаг был прерван.

  • Ошибка при выполнении шага.

Помимо шагов, пакетные задания могут также содержать элементы решения. Элементы решения используют статус завершения предыдущего шага для определения следующий шаг или для прекращения пакетного задания. Элементы решения устанавливают статус пакетного задания при его завершении. Как шаг, пакетное задание может завершиться успешно, прерваться или выйти из строя.

На Рис. 58-2 показан пример задания, содержащего этапы фрагмента, этапы задачи и элемент решения.

Рисунок 58-2 Шаги и элементы решения в работе

Функциональность Batch Framework

Пакетные приложения предъявляют следующие общие требования.

  • Определите задания, шаги, элементы решения и отношения между их.

  • Выполнять несколько групп шагов или частей шага параллельно.

  • Ведение информации о состоянии для заданий и шагов.

  • Запуск и возобновление прерванных работ.

  • Обработка ошибок.

Пакетные платформы предоставляют инфраструктуру пакетного выполнения, которая отвечает общим требованиям всех пакетных приложений, позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике своих приложений. Пакетные платформы состоят из формата для определения заданий и шагов, интерфейс прикладного программирования (API) и сервис, доступный по адресу среда выполнения, которая управляет выполнением пакетных заданий.

Batch Processing — обзор

Современная микроэлектроника разработала серию стандартных производственных процессов, которые позволяют получить недорогие и надежные интегральные схемы.Производство AWD, чтобы быть экономически конкурентоспособным, следует этому методу пакетной обработки большого количества единиц одновременно, где это возможно. На частотах, приближающихся к 1 ГГц, необходимы субмикронные допуски на размер; для этого требуются прецизионные технологии изготовления оптики или микроэлектроники. Непосредственно применимы следующие процессы:

1.

Ориентация кристаллов с помощью дифрактограмм рентгеновских лучей; распиливание пластин или стержней с помощью алмазных пил с заданной ориентацией поверхностей и доводка до заданных размеров шлифованием, притиркой и полировкой.

2.

Осаждение тонких пленок или слоев металлов и других материалов вакуумным испарением или ионным осаждением (напылением).

3.

Протравливание этих пленок или их подложек химическими веществами или ионными лучами для удаления частей поверхности под точным контролем.

4.

Процессы очистки для подготовки поверхностей к работе, для обеспечения надлежащей адгезии пленок или для удаления твердых частиц, которые могут ухудшить качество поверхности.

5.

Фотолитография для определения боковых структур, таких как разделенные электроды. Здесь подложка покрыта тонкой пленкой фоторезиста, светочувствительного лака, способного изменять свою растворимость в проявителе при воздействии света. Таким образом, экспонирование через маску, фотографическую пластину, несущую подходящие рисунки, переносит их на проявки в виде окон в резистную пленку, через которую травитель может воздействовать на поверхность. Таким образом можно изготавливать структуры субмикронных размеров.

Устройства объемной волны XI.A

Чтобы изготовить линию задержки объемной волны или ALD, необходимы следующие процедуры:

1.

Изготовление среды передачи с допусками размеров и шероховатости около λ / 10. Поскольку λ составляет ∼3 мкм на частоте 1 ГГц, используются стандартные оптические технологии. Для ALD поверхности входа и выхода света должны быть отделаны в соответствии с оптическими характеристиками, которые требуются для применения. Противоотражающие покрытия могут быть нанесены на входные и выходные поверхности света для улучшения светопропускания.

2.

Нанесение тонких металлических пленок на поверхности, к которым должны быть прикреплены преобразователи. Они служат заземляющими электродами. Подходящими металлами являются алюминий или комбинация примерно 0,1 мкм хрома и 0,5 мкм золота, причем первое обеспечивает адекватную адгезию золота к стеклянным или кристаллическим поверхностям.

3.

Изготовление микросхем (пластин) преобразователя требуемой толщины, но не менее 0,2 мм для простоты использования. Ориентация как указано.Сторона, которую необходимо соединить со средой передачи, должна быть отполирована и на нее должна быть нанесена тонкая пленка из хрома или титана для улучшения адгезии.

4.

Прикрепите преобразователи к передающей среде, соблюдая правильную ориентацию. Если для поперечных волн направления и перпендикулярны друг другу, приемник будет нечувствителен к сигналу передатчика.

5.

Если резонансная толщина l должна быть меньше 0.2 мм, доводя толщину преобразователя до требуемого размера, при этом передающая среда, к которой прикреплен преобразователь, обеспечивает надлежащую поддержку.

6.

Нанесение заднего электрода, например, путем испарения через маску из тонкого листового металла для определения площади. Если электрод нужно разделить на решетку, это можно сделать с помощью фотолитографии.

7.

Подключение электрических соединений к задним электродам и заземляющему электроду, монтаж и герметизация.

Процедура соединения (4) является наиболее важной операцией. Связка из эпоксидной смолы, хотя она в принципе подходит, должна быть очень тонкой (<0,1 мкм), как было указано в Разделе VI. Склеивание может быть успешным только при тщательном соблюдении чистоты, поскольку глобулы и твердые частицы в металлических слоях и неотвержденной смоле действуют как разделители между датчиком и передающей средой. Соединяемые детали должны быть соединены под высоким давлением, чтобы излишки смолы ушли.Если начальная вязкость слишком высока или смола слишком быстро схватывается, этого не может произойти, и связка оказывается слишком толстой. Использование термоотверждаемой смолы - не решение, потому что боковые деформации в связке, возникающие в результате термического сжатия после охлаждения, ухудшают стабильность к старению или, в случае ALD, качество оптического изображения.

Методы холодной сварки мягких металлов, таких как индий или олово, менее важны. Соединяемые поверхности покрывают пленкой индия путем испарения и, не нарушая вакуума, спрессовывают вместе, после чего пленки индия свариваются холодным способом при комнатной температуре, образуя удовлетворительное соединение.Поскольку эти металлы имеют более высокий импеданс ρ v , толщина не так критична. При удалении из вакуума свежие металлические поверхности окисляются, и последующее склеивание происходит только при повышенной температуре или при ультразвуковом перемешивании.

На частотах, приближающихся к 1 ГГц, потери поглощения даже в этих связях становятся достаточно высокими. Методы термокомпрессии золота, используемые в полупроводниковой технологии, работают хорошо, но требуют температуры> 250 ° C, что нежелательно по указанным причинам.Однако от этапов 3–5 можно вообще отказаться, если в качестве преобразователей нанести пьезоэлектрические эпитаксиальные слои. Некоторые материалы гексагонального класса 6 мм , такие как сульфид кадмия (CdS) и оксид цинка (ZnO), могут быть испарены или напылены на слои аморфного металла в виде поликристаллических слоев с кристаллографической осью x 3 , указывающей на направление источника испарения. С осью x 3 «вертикально» можно получать продольные волны.Если ось x 3 наклонена относительно нормали на 40 °, можно получить поперечные волны. Проблема с обоими материалами заключается в том, что они являются полупроводниками и могут выйти из обработки со значительной электропроводностью. В этом случае может потребоваться компенсирующая последующая обработка при повышенной температуре.

XI.B Устройства на поверхностных акустических волнах

Устройства на ПАВ обычно изготавливаются полностью на пьезоэлектрических подложках, и поэтому производство начинается с изготовления пластин из кристаллов кварца или ниобата лития в указанной ориентации и в виде дисков диаметром 50 мм, 0,0.Толщина 5 мм. Обрабатываемая сторона тщательно отполирована, а другая сторона имеет шероховатую шлифовку, чтобы предотвратить отражение от нее паразитных объемных волн. Вся дальнейшая обработка выполняется только с одной стороны, так что можно одновременно производить большую партию устройств, как это делается в полупроводниковой технологии.

Тонкий слой (<0,1 мкм) титана наносится на полированную поверхность пластины, чтобы способствовать адгезии последующих нанесений. Затем следует пленка фоторезиста, а с маски все рисунки для всех устройств фотолитографируются в виде окон в фоторезисте.Вся поверхность покрыта слоем алюминия, более тонким, чем покрытие резиста. Если резист теперь растворяется в подходящем растворителе, алюминий остается только в окнах, и травление алюминиевой пленки становится ненужным. Если на поверхности передающей среды должны быть вытравлены отражающие решетки, это может быть выполнено ионным травлением с использованием нанесенной алюминиевой решетки в качестве маски. Затем металлизация из титана и золота испаряется через маску из тонкого листового металла на участки, служащие контактными площадками для проводов снаружи.После этого пластина разрезается на микросхемы, которые устанавливаются индивидуально и инкапсулируются для защиты.

Если устройства на ПАВ должны изготавливаться на непьезоэлектрической передающей среде, последовательность процесса дополняется нанесением тонкого слоя ZnO перед нанесением слоя алюминия. Таким образом, под линиями решетки формируются индивидуальные преобразователи. Их ориентация должна быть подходящей для продольной или поперечной моды с и параллельно направлению распространения поверхностной волны.

Эта технологическая последовательность обманчиво проста, поскольку допускает чрезвычайно высокие допуски. Узкий интервал между решетками, разрывы электродных проводов и короткие замыкания между линиями могут ухудшить или ухудшить производительность. Таким образом, требуются точный контроль процесса и высочайшая чистота.

Компоненты

AWD могут использоваться как быстрые, энергозависимые и последовательные (первым пришел — первым обслужен) устройства хранения аналоговых и цифровых сигналов. Благодаря фиксированному соотношению между временем прохождения и длиной пути прохождения, то есть скоростью звука, они служат фильтрами, линиями задержки и стабилизирующими элементами в генераторах частоты и базах времени, непревзойденных другими реализациями подобной простоты. Стоимость их изготовления выгодно отличается от кремниевых интегральных схем, где их можно производить в сопоставимых количествах, и они функционально дополняют кремниевые схемы. Они могут обеспечить переключаемые фильтры и линии задержки на частотах ниже, скажем, 10 МГц, но не с сопоставимым качеством. Повсеместное распространение кристаллических резонаторов, наручных часов и телевизионных приемников служит примером, подтверждающим эту роль в современной электронике.

Как делать больше с меньшими затратами времени с помощью пакетной обработки | Эдвард Хуанг

В наши дни существует больше знаний, которые мы можем изучать каждый день, чем вся совокупная история человечества.Согласно Wall Street Journal, вакансии начального уровня больше не считаются входом в навыки, потому что автоматизация взяла на себя большую часть более низких задач. Таким образом, у новых сотрудников нет встроенной роскоши — времени для развития твердости и профессионализма сотрудников, которые часто приобретаются на должностях начального уровня. Компании все чаще ждут, что новые таланты быстро начнут работать, учатся сами с самого начала и быстро приносят результаты.

Следовательно, единственное, с чем согласны практически все, — это то, что в сутках не хватает времени.Независимо от того, насколько вы богаты, единственное, что мы не можем купить больше, — это время.

Как вы можете выполнить множество задач за короткий промежуток времени? Как можно создать несколько компаний, воспитывая ребенка? Как вы высвобождаете время для выполнения нерешенных задач?

На первый взгляд кажется, что многозадачность может быть лучшим вариантом для быстрого выполнения многих задач и одновременного изучения множества вещей. Несмотря на то, что кажется, что мы многое делаем, исследование, проведенное в 2001 году Джошуа Рубинштейном, Джеффри Эвансом и Дэвидом Мейером, показывает, что наш мозг не настолько хорош в выполнении многозадачности, как мы думаем, на что мы способны.

Вот почему я предлагаю альтернативу многозадачности, которая на самом деле является продуктивной, метод, называемый пакетной обработкой. Внедрение пакетной обработки в вашу жизнь может помочь освободить ваше время и повысить производительность. В этой статье мы обсудим все о пакетной обработке, в том числе о том, когда вы должны или не должны использовать ее в своей жизни, чтобы вы могли быть в 10 раз более продуктивными.

Пакетная обработка — это традиционно процесс, при котором компьютер выполняет задания в пакетном режиме, часто одновременно непрерывно и в последовательном порядке.Пакетная обработка означает массовое выполнение работ. В программном обеспечении пакетная обработка спроектирована таким образом, что все входные данные предварительно выбираются перед запуском программы, чтобы ее можно было выполнить однократно до завершения.

Основная цель процесса дозирования — сбережение энергии системы за счет массовых действий и повышение эффективности за счет автоматизации. Например, банк будет использовать пакетную обработку для выполнения всех своих транзакций один раз в час вместо немедленной обработки каждой отдельной транзакции. В машинном обучении процесс пакетной обработки широко используется для преобразования, извлечения, загрузки (ETL) данных путем ожидания, пока данные не попадут в достаточно большой пакет для выполнения операций, вместо реактивной обработки непрерывных данных в конвейере.

Мы подсознательно уже используем пакетную обработку в нашей рутине и во многих наших повседневных задачах. Пакетная обработка — это процесс, в котором вы объединяете все похожие задания вместе, а затем выполняете их в течение определенного периода без перерыва. Например, почтовое отделение будет ждать определенного времени, чтобы собрать множество почтовых отправлений, прежде чем доставить их в дом, вместо того, чтобы доставлять каждое письмо отдельно каждый раз, когда в почтовое отделение приходит новое.

Пакетная обработка работает двумя способами: 1) сокращает время настройки и 2) помогает высвободить больше времени, чтобы сосредоточиться на глубокой работе.

Каждый раз, когда мы переключаем передачу, чтобы что-то сделать, требуется в среднем 15 минут, чтобы полностью восстановить фокус. Следовательно, выполнение одной и той же задачи несколько раз в день приведет к потере энергии; оставляя меньше энергии, чтобы сосредоточиться на других вещах. Время, необходимое вам для переключения передач с выполнения одной задачи на другую, может привести к значительному увеличению времени загрузки, прежде чем вы сможете восстановить состояние фокуса.

Глубокая работа — это выполнение деятельности в состоянии концентрации без отвлекающих факторов, которая доводит ваши познавательные способности до предела. Используя пакетную обработку для решения более приземленных задач, вы можете уделять больше времени побочным проектам, побочным делам, любым творческим или предпринимательским занятиям.

Подобно тому, как пакетная обработка в программном обеспечении работает с наименьшим количеством взаимодействий, вы хотите, чтобы все повторяющиеся задачи были максимально автоматизированы, чтобы освободить больше места.

Инвестирование может быть выполнено с использованием пакетной обработки. Самая большая ошибка, которую может сделать инвестор, — это опоздание. Таким образом, вы можете автоматизировать свои финансы каждый месяц, включив автопилот и используя автоплату. Во-первых, оцените свой ежемесячный бюджет. Затем создайте несколько сберегательных счетов и текущий счет для прямого депозита. Например, я оцениваю, сколько я буду продолжать тратить в месяц. Затем я открою 1 текущий счет для прямого депозита на свой дополнительный счет. Этот субсчет может быть использован для оплаты аренды, транспортных расходов, путешествий, сбережений на подарок на день рождения и без вины.Затем я начну автоматизировать свои финансы, ежемесячно делая прямой депозит на каждый субсчет. Как только я это сделал, мне больше не нужно смотреть на свои деньги, потому что это автоматизировано. Тем не менее, я буду переоценивать свои расходы и менять все проценты каждые шесть месяцев, чтобы принять любые новые инвестиции или что-либо, что необходимо изменить. Делая это, мне не нужно беспокоиться о счетах, которые я буду оплачивать, и мне не нужно беспокоиться о том, сколько денег осталось, когда я купил тост с авокадо, потому что все это обрабатывается автоматически.

Найти выпуск новостей можно с помощью пакетной обработки. Вместо того чтобы искать ежедневные новости каждый день, позвольте истории прийти к вам. Существуют системы сбора материалов, которые вы можете использовать, чтобы изучить вашу привычку читать и собрать статьи, которые вы хотите прочитать. Такая служба, как Skimm, которая ежедневно отправляет краткую версию глобальных новостей на ваш почтовый ящик, может помочь сократить время на поиск сообщений и больше времени на чтение новостей.

Задачи, требующие минимальных усилий, — это задачи, которые часто часто повторяются, и для их выполнения требуются менее уникальные навыки решения проблем.Чтобы вернуть часы нашей жизни каждый день, мы можем выполнять эти задачи с помощью пакетной обработки.

Мытье посуды и выполнение поручений можно выполнять с помощью пакетной обработки. Хотя эти задачи требуют минимального времени для выполнения, они могут быстро накапливать накладные расходы, если мы будем выполнять эти задачи часто. Использование пакетной обработки может освободить больше времени.

Стирка часто выполняется партиями. Некоторые люди могут стирать свою одежду каждый день, но большинство людей стирают ее еженедельно или раз в две недели, когда у них накопится достаточно одежды.Ежедневная стирка требует нашей энергии, чтобы собрать белье, залить моющее средство, дождаться завершения цикла стирки, положить одежду в сушилку, сложить и снова положить выстиранную одежду. Он также потребляет воду и электроэнергию, что требует денег. Накапливая несложную задачу за один присест, мы можем сэкономить затраты на настройку и использовать это время для выполнения большего количества задач.

Наконец, ответы на электронные письма и телефонные звонки могут выполняться с использованием пакетной обработки. У меня есть выделенный час каждый день, когда я отвечаю на электронные письма.Затем я закрою электронную почту и сосредоточусь на других приоритетах. Я отвечу на них, только если это срочно.

Помните о чрезмерном использовании и / или расширении цели пакетной обработки. На некоторые задачи, которые мы выполняем, пакетная обработка не повлияет положительно. Даже если мы можем использовать технику пакетной обработки для этих типов функций, это не означает, что мы должны.

Чрезмерное их использование может привести к выгоранию.

Некоторые люди могут реализовать пакетную обработку для создания различных материалов, но одновременное создание нескольких материалов может привести к снижению качества и умственной усталости.

Вам необходимо понимать, как работает ваш энергетический образец, особенно когда речь идет о задачах, требующих качества, а не количества. В целом, пакетная обработка не повлияет на ваш энергетический бюджет при создании подробного контента, потому что это вопрос объединения всех усилий в одну настройку, а не их разделения. Это не меняет количество энергии, которое вы будете вкладывать в свою работу. Если вы преуспеваете в создании качественного контента с помощью небольших итераций, я бы рекомендовал не делать их партиями. Обычно в моем ежедневном или еженедельном графике я вырабатываю распорядок творческих занятий, потому что он дает время для генерации новых идей, помогает мне сбалансировать существующие идеи и в целом является для меня лучшей стратегией управления энергией.

Вместо того, чтобы выбросить все свои идеи за один присест, может быть лучше остановиться, когда вы замечаете, что ваша энергия и концентрация снижается, и возобновить в другой раз, когда ваш разум вернется к исходному состоянию сосредоточенности и продуктивности. Один из советов Эрнеста Хеммингуэя о том, как писать книги, — останавливаться на середине предложения, если вы знаете, что будет дальше.Таким образом, вы можете быть уверены, что не опустошите свой колодец творчества и воображения.

Когда вы имеете дело с умственно отягчающими и сложными задачами, вы не хотите использовать функции сразу, потому что это вызовет утомление мозга и приведет к выгоранию. Например, для решения различных сложных алгоритмических функций или разработки программной системы для конкретных бизнес-требований требуется огромное количество энергии и внимания, чтобы добиться превосходного результата. Выполнение множества сложных задач по решению проблем может впоследствии привести к «похмелью продуктивности», что приведет к выходному дню или длительному периоду бездействия.

Выгорание часто возникает, когда кто-то выполняет сложную задачу в течение длительного времени, чувствуя давление и хронический стресс. Часто для достижения хороших результатов решение задач требует большого внимания. Слишком долгая глубокая работа может истощить вашу энергию и привести к психологическому и эмоциональному истощению.

Итак, разделите очень сложную задачу на несколько более мелких частей. Таким образом вы сможете выполнять задачи с гораздо более высоким качеством и быстрее зарядиться энергией для следующей работы.

Заключение Чтобы выделить больше времени в быстро меняющейся среде, мы можем использовать пакетную обработку, чтобы снизить стоимость настройки и, таким образом, увеличить время, необходимое для продуктивной и глубокой работы. Техника пакетной обработки уже интегрирована во многие аспекты нашей повседневной жизни.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *