Was ist der Unterschied zwischen einem Stapelverarbeitungsnetzwerk und einem Echtzeitnetzwerk?


Antwort 1:

Bei der Stapelverarbeitung werden Daten für einen bestimmten Zeitraum erfasst und später auf einmal verarbeitet. Ein gutes Beispiel ist ein Kreditkartenautomat an Ihrer örtlichen Tankstelle. Wenn Sie Ihre Karte schieben und darauf steht, dass sie genehmigt wurde, ist das genau das, genehmigt. Der Kreditkartenautomat hat überprüft, ob auf Ihrem Bankkonto genügend Geld vorhanden ist, um die von Ihnen gekauften Artikel abzudecken. Statt das Geld von Ihrem Konto auf das Konto des Geschäfts zu überweisen, wurde Ihr Geld jedoch nur zurückgestellt. Am Ende des Tages führt der Händler eine so genannte "Batch-Zahlung" auf dem Automaten durch. Dann finden die eigentlichen Transaktionen statt, und zwar alle, die an diesem Tag eine Kreditkarte verwendet haben, auf einmal.

Ein Echtzeitnetzwerk ist, wenn Daten sofort in Echtzeit gesendet, verarbeitet und zurückgegeben werden. Ein gutes Beispiel für ein Echtzeitnetzwerk wäre ein Geldautomat. In einem Geldautomaten wird nichts gestapelt. Die Transaktion wird mit Ihrer Bank vom Geldautomaten in Echtzeit abgewickelt. Wenn das Geld in der Hand ist, wird Ihr Kontostand sofort die Transaktion widerspiegeln.


Antwort 2:

1. Ziel

Während viele Funkenoperationen auf Informationen zum Umgestalten angewendet werden, ist das Klassifizieren von Daten eine „Datenverarbeitung“.

Grundsätzlich gibt es zwei gängige Arten der Funkenverarbeitung. Wie Befehlsausführung und Spark-Echtzeitbetrieb. In diesem Journal lernen wir jede Prozessmethodik gründlich kennen. Lernen Sie auch die Unterscheidung zwischen Befehlsausführungen und Echtzeitprozessen. Wir werden gemeinsam ihre Vor- und Nachteile erwähnen, um sie gründlich zu kennen.

Beginnen wir mit der Ausführung der Prüfung im Vergleich zum Echtzeitbetrieb mit ihrer vorübergehenden Einführung. Wir werden gemeinsam sehen, dass ihre Segnungen und Nachteile gut zusammenpassen.

A. Ausführung

Eine wirtschaftliche Art und Weise, große / große Informationsmengen zu verarbeiten, ist die Entscheidung, die Sie treffen. Es wird verarbeitet, insbesondere dort, wo über einen bestimmten Zeitraum hinweg eine Vielzahl von Transaktionen gesammelt wird. Bei dieser Methode wird zunächst Wissen gesammelt, eingegeben und verarbeitet. Anschließend werden Batch-Ergebnisse erstellt. Wir können sagen, dass Hadoop an der Stapelverarbeitung arbeitet. Für die Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe benötigt die Ausführung separate Programme. Lohn- und Gehaltsabrechnungssysteme sind schöne Beispiele für die Ausführung.

Lassen Sie uns die Ausführung in einer bestimmten Situation wahrnehmen. Vertriebsmitarbeiter würden während eines bestimmten Zeitraums Informationen sammeln. Danach würden alle diese Informationen sofort in das System eingegeben. Diese ganze Prozedur wird als Ausführung gedacht. Im Allgemeinen funktioniert es zum Drucken von Versandetiketten, Packzetteln und Zahlungsvorgängen. Mit anderen Worten bedeutet diese Methode zusammen, dass man darauf wartet, alles sofort zu versuchen. Dies bedeutet auch, dass Sie sich auf die Flexibilität Ihres Systems freuen, um alles zu handhaben.

Wir können Ausführungssystem sagen

  • Zugriff auf die Stapelverarbeitung oder alles Wissen. Es könnte eine Sache massiv und kompliziert sein. Im Allgemeinen ist es schrecklich mit dem Ergebnis verbunden. Stattdessen wird die Latenz einzelner Elemente der Berechnung. Bei der Stapelverarbeitung wird die Latenz in Minuten oder viel gemessen.

ich. Segen der Hinrichtung

  • Die Stapelverarbeitung ist gut für die Verarbeitung riesiger Daten- / Transaktionsmengen. Es erhöht gemeinsam die Potenz, anstatt es einzeln zu verarbeiten. Hier können wir mehrere Prozesse ausführen. Selbst in Zeiten mit geringer Auslastung oder zu einem gewünschten ausgewählten Zeitpunkt. Für die Organisation durch Beenden der Methode bietet sie gemeinsam Wertpotenz. Ermöglicht auch einen intelligenten Prüfpfad.

ii. Nachteile der Ausführung

  • Die Zeitverzögerung zwischen der Datenerfassung und dem Abrufen des Ergebnisses nach dem Batch-Prozess. In der Ausführung wird die Computerdatei bisher nicht kontinuierlich verwaltet. Hier kann eine einmalige Methode sehr langsam sein.

b. Echtzeitbetrieb

Die Echtzeitverarbeitung umfasst die kontinuierliche Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe von Informationen. Daher wird es in äußerst kurzer Zeit verarbeitet. Es gibt einige Programme, die solche Verarbeitungsarten verwenden. Zum Beispiel Bankautomaten, Kundendienste, Funkortungssysteme und POS-Systeme (Purpose of Sale). Mit dieser Wissensmethode wird jeder Handel direkt in der Computerdatei gespiegelt. Damit es immer auf dem neuesten Stand ist.

Wenn Sie möchten, dass die Analyse in Echtzeit erfolgt, ist der Echtzeitbetrieb von Spark unerlässlich. Wir sind in der Lage, Wissen in Analysetools einzuspeisen, indem wir Wissensströme wie bisher aufbauen, da es generiert wird. Darüber hinaus erhalten Viktimisierungsplattformen wie Spark Streaming nahezu sofortige Analyseergebnisse.

Darüber hinaus ist der Echtzeitbetrieb für Aufgaben wie die Betrugserkennung unglaublich hilfreich. Grundsätzlich können wir bei Methoden, die mit Wissen umgehen, diesen Signalbetrug in Echtzeit beobachten. Stoppen Sie außerdem betrügerische Transaktionen, bevor sie auftreten, durch Echtzeitbetrieb.

Wir können Echtzeit-Betriebssystem sagen

  • Die Echtzeitverarbeitung hilft dabei, die Leistung einer Wissenskomponente zu ermitteln. Wir werden auch sagen, dass es ein kleines Fenster des neuesten Wissens berechnet. Die Echtzeitverarbeitung berechnet eine Sache vergleichsweise einfach. Während wir in nahezu Echtzeit, höchstens Sekunden, berechnen möchten, wählen wir in der Regel den Echtzeitbetrieb. Im Echtzeitbetrieb sind Berechnungen normalerweise freiberuflich. Sie sind asynchroner Natur. Dies bedeutet, dass sich ein Informationsangebot nicht direkt mit dem Stream-Prozess bewegt.

ich. Segen des Echtzeitbetriebs ·

  • Während des Echtzeitbetriebs gibt es keine wesentliche Verzögerung bei der Reaktion. Im Echtzeitbetrieb sind die Informationen normalerweise bis jetzt verfügbar. Daher ist die Organisation bereit, sofort Maßnahmen zu ergreifen. Reagieren Sie auf einen Vorfall, ein Problem oder eine Situation innerhalb der kürzesten erreichbaren Zeitspanne. Dadurch wird die Organisation gemeinsam bereit, Erkenntnisse aus dem aktualisierten Wissen zu gewinnen. Hilft sogar dabei, Muster der erreichbaren Identifizierung von Chancen oder Risiken zu beobachten.

ii. Nachteile des Echtzeitbetriebs

  • Der Echtzeitprozess ist immer noch unglaublich kompliziert, da die Verarbeitung hochpreisig ist. Außerdem scheint die Prüfung für die Prüfung furchtbar schwierig zu sein. Der Echtzeitprozess kann eine etwas langwierige Verarbeitung sein.

3. Fazit

Als Ergebnis haben wir einen Vergleich zwischen Ausführung und Echtzeitbetrieb in Spark Well gesehen. Daher hängt die Auswahl einer Auswahlmethode vom gegenwärtigen Geschäftssystem ab. Grundsätzlich gibt es unterschiedliche Bedingungen, von denen es abhängt, ob man eine gegenüber der anderen verwendet oder nicht. Beispiel: Art und Umfang der Informationen sowie Zeit, zu der die Informationen verarbeitet werden müssen. Wählen Sie daher diejenige, die am besten zu Ihrem Geschäftssystem passt. Ich hoffe, wir haben alle Fragen zur Ausführung im Vergleich zum Echtzeitprozess beantwortet.


Antwort 3:

Batch-Netzwerke (die meisten neuronalen Netzwerke) verarbeiten große Mengen gespeicherter Daten, während ein Echtzeit-Netzwerk nur rechtzeitig mit einem Datenstrom arbeitet.

Batch-Netzwerke können im Laufe der Zeit bessere Ergebnisse erzielen, da sie nicht so schnell ausgegeben werden müssen, wie es ein Echtzeitnetzwerk für spezifischere Aufgaben tun würde.