تفاوت پردازش دسته‌ ای و جریان در کلان‌داده‌ها

تفاوت پردازش دسته‌ ای و جریان در کلان‌داده‌ها؛ در این مقاله آموزشی این دو نوع سیستم پردازشی را تعریف کرده و تفاوت آن را بیان خواهیم نمود.

صورت مسئله

تفاوت میان پردازش دسته‌ای و پردازش جریان یکی از اساسی‌ترین مفاهیم در دنیای داده‌های بزرگ است.

بیشتر بخوانید: داده بزرگ چیست؟

هیچ تعریف رسمی برای این دو اصطلاح وجود ندارد ، اما وقتی اکثر مردم از آنها استفاده می کنند منظور آنها موارد زیر است:

۱. در مدل پردازش دسته‌ای ، مجموعه‌ای از داده‌ها در طول بازه مشخصی از زمان (Time Frame) جمع‌آوری شده و سپس در یک سیستم تجزیه و تحلیل وارد می‌شوند. به عبارت دیگر ، شما اطلاعات زیادی را جمع‌آوری کرده و سپس برای پردازش ارسال می‌کنید.

۲. در مدل جریان ، داده‌ها لحظه‌ی و یکی پس از دیگری به ابزار تجزیه و تحلیل سپرده می‌شوند. پردازش معمولاً در لحظه (real-time) انجام می‌شود.

اینها تعاریف اساسی هستند. برای بهتر نشان دادن مفهوم ، بیایید نگاهی بیاندازیم که چرا از پردازش دسته ای یا جریان استفاده می کنید و از نمونه های موردی برای هر کدام استفاده کنید.

اهداف پردازش دسته‌ای و موارد استفاده آن

اغلب هنگام برخورد با حجم بسیار زیادی از داده.ها و یا زمانی که منابع داده ، سیستم‌های قدیمی هستند که قادر به ارائه داده‌ها به صورت جریان نیستند ، استفاده می‌شود.

داده های تولید شده در Mainframeها نمونه خوبی از داده‌ها هستند که به طور پیش فرض به صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند. دسترسی به داده‌های اصلی و ادغام آن‌ها در محیطهای تجزیه و تحلیل مدرن زمان می‌برد ، و در پاره‌ای از موارد تبدیل جریان به داده‌های جریان غیرممکن است.

پردازش دسته‌ای در شرایطی که نیازی به نتایج پردازش شده در لحظه (real-time) ندارید ، خوب عمل می‌کند ، و هنگامی که پردازش حجم زیادی از اطلاعات مهمتر از به دست آوردن نتایج پردازش سریع است ، پردازش دسته‌ای گزینه خوبی است.

داده‌های پردازش شده همچنین می‌توانند شامل داده‌های بزرگ باشند. یک الزام سخت برای کار با حجم زیادی از داده‌ها.

موارد مورد استفاده برای پردازش دسته‌ای

• پرداخت
• صورتحساب
• سفارشات مشتری

اهداف پردازش جریان و موارد استفاده آن

اگر می‌خواهید نتایج تجزیه و تحلیل لحظه‌ای (real-time) باشد ، پردازش جریان ضروریات است. با ایجاد جریان داده‌ها ، می‌توانید داده‌ها را به محض ایجاد به ابزارهای تجزیه و تحلیل فرستاده و با استفاده از پلتفرم هایی مانند Spark Streaming نتایج تجزیه و تحلیل مورد نیاز خود را تقریباً فوری دریافت کنید.

پردازش جریان برای کارهایی مانند تشخیص تقلب مفید است. اگر به طور مداوم داده‌های تراکنش را پردازش می‌کنید ، می‌توانید ناهنجاری‌های نشانگر تقلب را در لحظه تشخیص دهید. و سپس معاملات کلاهبرداری را قبل از اتمام آنها متوقف کنید.

موارد استفاده از پردازش جریان

• تشخیص تقلب
• تجزیه و تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• نظارت بر ورود به سیستم
• آنالیز رفتار مشتری

تبدیل داده‌های دسته‌ای به داده‌های جریان

همانطور که اشاره شد ، ماهیت منابع داده شما نقش مهمی در تعیین مناسب بودن داده‌ها برای پردازش دسته‌ای یا جریان دارد.

با این حال ، این بدان معنا نیست که هیچ کاری نمی‌توانید برای تبدیل داده‌های دسته‌ای به داده‌های جریان برای استفاده از تجزیه و تحلیل real-time انجام دهید.

اگر با منابع داده قدیمی مانند Mainframes کار می‌کنید ، می توانید از ابزاری مانند Precitely Connect برای خودکارسازی دسترسی و فرآیند تبدیل داده‌ها استفاده کنید و داده‌های اصلی خود را به داده‌های جریان تبدیل کنید. این می تواند بسیار مفید باشد. زیرا با راه‌اندازی جریان می توانید کارهایی را با داده‌های دسته‌ای خود انجام دهید.

قبل از اینکه توجیه استفاده از آن‌ها را از دست بدهید ، می‌توانید سریع‌تر به نتیجه برسید و به مشکلات یا فرصت‌ها واکنش نشان دهید.

در دنیای دیجیتال مارکتینگ و به خصوص سئو ، ابزارهای آنالیز هر دو نوع امکان پردازش داده را در اختیار شما قرار می‌دهند. چه پردازش دسته‌ای در بازه زمانی مشخص و چه پردازش جریان در لحظه.

در این آموزش از مجموعه آموزشی کلان‌داده ، تفاوت پردازش دسته‌ ای و جریان در کلان‌داده‌ها را توضیح دادیم. با سپاس از همراهی شما.

منابع مورد استفاده

۱. تفاوت پردازش دسته‌ای و جریان به زبان ساده – انگلیسی