0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>При пакетной обработке данных массив информации, которая сходна по смыслу либо формату, помещают в<strong>контейнер</strong>, а потом выполняют над информацией какое-нибудь действие. К примеру, вносят изменения либо отбирают интересующие файлы по заданным характеристикам. При этом выбранное действие всегда применяется сразу ко всем записям, файлам или байтам, находящимся в пакете.</p>
1
<p>При пакетной обработке данных массив информации, которая сходна по смыслу либо формату, помещают в<strong>контейнер</strong>, а потом выполняют над информацией какое-нибудь действие. К примеру, вносят изменения либо отбирают интересующие файлы по заданным характеристикам. При этом выбранное действие всегда применяется сразу ко всем записям, файлам или байтам, находящимся в пакете.</p>
2
<h2>Как составляют пакеты данных</h2>
2
<h2>Как составляют пакеты данных</h2>
3
<p>Есть несколько ключевых методов группировки информации по различным контейнерам: 1.<strong>По времени создания</strong>. К примеру, мы помещаем в пакет все файлы, которые поступили на сервер за последние 30 минут. Либо все сигналы с сенсоров самолетной турбины за последние 3 полета. 2.<strong>По типу данных</strong>. Тут все просто: видеофайлы -- в одну кучу, текстовые файлы - в другую. 3.<strong>По источнику</strong>. Например, записи о перемещениях груза на складе мы помещаем в один пакет, а записи о перемещении груза внутри торгового объекта - в другой. Каждая строка таких данных может выглядеть одинаковой, однако источники происхождения все же разные. 4.<strong>По содержимому</strong>. Фотографии котиков - в одной папке, собачек - в другой. В принципе, раскидывать данные по категориям посредством классификаторов можно и с помощью современных технологий Machine learning. 5. Есть и самый трудоемкий метод группировки -<strong>вручную</strong>по разным критериям. Несмотря на сложность, этот метод до сих пор используют на практике, если данных, к примеру, не очень много, а автоматические критерии использовать не удается либо они попросту не подходят. Допустим, выбор фотографий, что является, как известно, делом творческим.</p>
3
<p>Есть несколько ключевых методов группировки информации по различным контейнерам: 1.<strong>По времени создания</strong>. К примеру, мы помещаем в пакет все файлы, которые поступили на сервер за последние 30 минут. Либо все сигналы с сенсоров самолетной турбины за последние 3 полета. 2.<strong>По типу данных</strong>. Тут все просто: видеофайлы -- в одну кучу, текстовые файлы - в другую. 3.<strong>По источнику</strong>. Например, записи о перемещениях груза на складе мы помещаем в один пакет, а записи о перемещении груза внутри торгового объекта - в другой. Каждая строка таких данных может выглядеть одинаковой, однако источники происхождения все же разные. 4.<strong>По содержимому</strong>. Фотографии котиков - в одной папке, собачек - в другой. В принципе, раскидывать данные по категориям посредством классификаторов можно и с помощью современных технологий Machine learning. 5. Есть и самый трудоемкий метод группировки -<strong>вручную</strong>по разным критериям. Несмотря на сложность, этот метод до сих пор используют на практике, если данных, к примеру, не очень много, а автоматические критерии использовать не удается либо они попросту не подходят. Допустим, выбор фотографий, что является, как известно, делом творческим.</p>
4
<p>Итак, данные отобраны, что дальше? Дальше они поступают в систему пакетной обработки, где с данными происходят нужные действия.</p>
4
<p>Итак, данные отобраны, что дальше? Дальше они поступают в систему пакетной обработки, где с данными происходят нужные действия.</p>
5
<h2>Что значит обработка данных в пакетном режиме?</h2>
5
<h2>Что значит обработка данных в пакетном режиме?</h2>
6
<p>По большему счету, с данными в одном пакете мы можем выполнять всего две вещи: 1.<strong>Применение операций</strong>. Операция, которую мы выбрали, применяется к каждому элементу пакета. Картинки? Мы можем сделать цветокоррекцию либо повернуть их на 90°. Видео? Можем обрезать первые 20 секунд и добавить надпись. Двоичный файл? Можем его зашифровать либо дешифровать. И так далее. 2.<strong>Фильтрация</strong>. У инженеров есть возможность фильтрации файлов внутри пакета - к примеру, мы можем оставить в пакете лишь картинки с котами, удалив все остальные. Либо отфильтровать пакет в целом, пропуская данные на последующую обработку лишь тогда, когда встречаются фотографии только котов, а если внутри встретится хотя бы одно изображение собаки, пакет отбросится целиком. Короче, настройки обработки бывают разные и зависят от поставленных задач.</p>
6
<p>По большему счету, с данными в одном пакете мы можем выполнять всего две вещи: 1.<strong>Применение операций</strong>. Операция, которую мы выбрали, применяется к каждому элементу пакета. Картинки? Мы можем сделать цветокоррекцию либо повернуть их на 90°. Видео? Можем обрезать первые 20 секунд и добавить надпись. Двоичный файл? Можем его зашифровать либо дешифровать. И так далее. 2.<strong>Фильтрация</strong>. У инженеров есть возможность фильтрации файлов внутри пакета - к примеру, мы можем оставить в пакете лишь картинки с котами, удалив все остальные. Либо отфильтровать пакет в целом, пропуская данные на последующую обработку лишь тогда, когда встречаются фотографии только котов, а если внутри встретится хотя бы одно изображение собаки, пакет отбросится целиком. Короче, настройки обработки бывают разные и зависят от поставленных задач.</p>
7
<p>Хорошим примером решения пакетной обработки данных, которые собраны в процессе работы бизнеса, является<strong>Apache Hadoop</strong>, а также его механизм обработки<strong>MapReduce</strong>. Это решение позволяет работать с огромнейшими массивами информации и применяется, как правило, если в компании хранят большие данные (big data).</p>
7
<p>Хорошим примером решения пакетной обработки данных, которые собраны в процессе работы бизнеса, является<strong>Apache Hadoop</strong>, а также его механизм обработки<strong>MapReduce</strong>. Это решение позволяет работать с огромнейшими массивами информации и применяется, как правило, если в компании хранят большие данные (big data).</p>
8
<p><em>По материалам https://mcs.mail.ru/blog/.</em></p>
8
<p><em>По материалам https://mcs.mail.ru/blog/.</em></p>
9
9