Что такое пакетная обработка данных

Пакетная обработка

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. (Например, см. раздел лямбда-архитектура.) Пакетная обработка обычно приводит к дальнейшим интерактивным исследованиям, предоставляет данные, готовые для моделирования, в машинном обучении или записывает данные в хранилище данных, оптимизированное 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.

Согласование 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?

Architecture

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

Пакетная обработка

Дополнительные сведения см. в статье о пакетной обработке.

Хранилище аналитических данных

Дополнительные сведения см. в статье о хранилище аналитических данных.

Аналитика и отчетность

Оркестрация

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

Источник

Пакетная обработка данных: как ускорить работу с big data в десятки раз

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:

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:

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:

Зачем нужны системы пакетной обработки данных

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.)

Источник

СОДЕРЖАНИЕ

История

Термин «пакетная обработка» происходит от традиционной классификации методов производства на производство по заданию (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 запускать только одну программу за раз. Каждый пользователь имел единоличное управление машиной в течение определенного периода времени. Они приходили к компьютеру с программой и данными, часто на перфокартах, магнитной или бумажной ленте, и загружали свою программу, запускали и отлаживали ее, а по завершении уносили свой вывод.

Системы третьего поколения

Более поздняя история

Непрерывный

«Нет прямого аналога пакетной обработки z / OS в системах ПК или UNIX. Пакетные задания обычно выполняются в запланированное время или по мере необходимости. 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, как правило, 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 из 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 пригодный для использования результат: частичные результаты не могут быть использованы.

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

Пакетное окно

Размер партии

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

Обычное использование пакетной обработки

Известные среды пакетного планирования и выполнения

Источник

Пакетная обработка в JDBC и HIBERNATE

В этой статье, я кратко расскажу о пакетной обработке SQL (DML) операторов: INSERT, UPDATE, DELETE, как одной из возможностей достижения увеличения производительности.

Преимущества

В отличие от последовательного выполнения каждого SQL запроса, пакетная обработка даёт возможность отправить целый набор запросов (пакет) за один вызов, тем самым уменьшая количество требуемых сетевых подключений и позволяя БД выполнять какое-то количество запросов параллельно, что может значительно увеличить скорость выполнения. Сразу оговорюсь, что заметный эффект можно увидеть при вставке, обновлении или удалении больших объёмов данных в таблицу БД.

Таблица БД

В качестве примера будет использована таблица book c полями id и title.

1. JDBC — пакетная обработка

Прежде чем перейти к примерам реализации, необходимо осветить несколько важных моментов:

Далее, я приведу небольшие примеры использования интерфейсов Statement, PreparedStatement и CallableStatement в пакетной обработке. В примерах размер пакета указывается, как BATCH_SIZE. Значение размера пакета должно быть оптимальное, то есть не слишком большое, но и не слишком маленькое (например, 10-50).

В примерах, я ограничусь и буду использовать SQL оператор INSERT. Для UPDATE, DELETE всё аналогично.

1.1. Интерфейс Statement

Пример использования Statement для добавления данных пакетами в таблицу book.

Использование объекта Statement даёт возможность собирать в один пакет разные SQL операторы INSERT, UPDATE, DELETE.

Каждый SQL запрос проверяется и компилируется БД, что приводит к увеличению времени выполнения.

1.2. Интерфейс PreparedStatement

Пример использования PreparedStatement для добавления данных пакетами в таблицу book.

Шаги 3) и 4) такие же, как и для Statement, единственное отличие — это addBatch() без параметров.

SQL запрос компилируется и оптимизируется базой данных один раз, после чего его можно использовать многократно, задавая различные значения параметров. И это серьёзное преимущество, так как не затрачивается время на компиляцию каждого последующего запроса.

1.3. Интерфейс CallableStatement

Интерфейс CallableStatement используется для выполнения хранимых на сервере БД процедур.

Пакетная обработка предусматривает исполнение хранимых процедур при условии, что процедуры не содержат параметров OUT или INOUT.

Пример использования CallableStatement для добавления данных пакетами в таблицу book.

Не затрачивается время на компиляцию, так как хранимая процедура компилируется один раз при первом ее запуске, а затем сохраняется в скомпилированной форме на сервере БД.

Хранимые процедуры предоставляют возможность производить какие-либо вычисления перед тем как совершить манипуляцию с данными, выполнять сложную транзакционную логику.

Использование интерфейса CallableStatement не предусматривает возможности собирать в один пакет вызовы разных хранимых процедур, а только какой-то одной.

1.4. Класс BatchUpdateException

Небольшой демонстрационный пример:

Этот пример показывает лишь суть выше изложенного. В реальной же ситуации необходимо логировать сам запрос, который привёл к ошибке, так как сам по себе индекс малоинформативен, а для этого необходимо предусмотреть в обработчике сохранение пакета запросов перед их выполнением, чтоб в случае получения исключения уже по индексу определить запросы повлёкшие к нему. К сожалению объект BatchUpdateException не содержит методов получения SQL запросов, которые содержались в пакете и привели к исключению. Поэтому полная реализация механизма логирования и обработки ложиться на плечи разработчика.

2. Hibernate — пакетная обработка

2.1. Изменения в конфигурационном файле

2.2. Примеры реализации пакетной обработки

Прежде чем перейти к примерам реализации обратим внимание на некоторые аспекты связанные с контекстом хранения. Как известно, контекст хранения служит кэшем хранимых экземпляров. При попытке загрузить тысячи экземпляров сущностей, Hibernate сделает копию каждого экземпляра в кэше контекста хранения, что может привести к исчерпанию памяти OutOfMemoryException. Есть 2 варианта предотвращения полного расходования памяти:

2.3. Сбор статистики

Для того чтобы убедиться, что Hibernate действительно использует пакетную обработку, можно временно включить сбор статистики. Для этого необходимо в конфигурационном файле Hibernate.cfg.xml установить свойство «hibernate.generate_statistics» в true.

При пакетной вставке, удалении, обновлении статистика будет содержать информацию о затраченном времени и количестве выполненных пакетов.

Пример информации из статистики.

Вывод

Пакетное выполнение SQL запросов – это один из известных способов повышения производительности на который стоит обратить внимание. Уменьшение количества сетевых подключений к БД и увеличение скорости выполнения запросов является существенным плюсом в пользу использования пакетной обработки.

Источник

Пакетная обработка

Пакетная обработка

Поскольку составление расписаний машинного времени — долгая и утомительная процедура, нет ничего удивительного в том, что у пользователей ЭВМ появилась идея: а что, если всю организационную работу по составлению и контролю расписания работы пользователей на ЭВМ поручить самой вычислительной машине? По заданию, которое предназначено для компьютерной обработки, в ЭВМ вводятся конкретная программа и исходные данные. К этой информации добавляются специальные сообщения, в которых указывается, насколько срочной считается данная работа и сколько примерно она потребует машинного времени.

Все эти сведения собираются в каком-то одном месте, после чего по соответствующим признакам задается очередность заданий, и они начинают выполняться одно за другим. Данная система называется системой пакетной обработки заданий.

В системах, реализующих пакетную обработку информации, очередность выполнения заданий определяет операционная система компьютера (ОС). Определение очередности выполнения заданий, готовых к обработке, является функцией автоматического планировщика заданий в ОС. При планировании очередности предпочтение отдается заданиям с оговоренной высокой степенью срочности либо таким, которые по предварительным оценкам потребуют малого времени на обработку. Задания менее срочные, а также такие, которые требуют большего времени на обработку, откладываются. Однако для тех заданий, которые стоят в очереди уже давно, степень срочности автоматически повышается.

Если говорить о предварительной оценке времени, необходимого для выполнения задания, то нередко бывает, что программа не укладывается в отведенное для нее время и задание снимается со счета. Обычно предполагаемое для решения время берут с запасом, и если его не хватило, задание все равно снимают по лимиту времени. Бывает, что уже через секунду ясно, что задача не будет решена в отведенное ей время, но, как и в случае останова машины Тьюринга, операционная система данную ситуацию оценить не сможет.

В системе с пакетной обработкой хорошо работать, если задания велики. Тогда коэффициент использования ЭВМ будет высоким. Такой метод практикуется в вычислительных центрах университетов и других высших учебных заведений. Там компьютеры работают круглосуточно, и если в очередях наступает перерыв, в систему вводятся фоновые задания.

Фоновые задания можно всегда прервать, сбросить промежуточные данные на внешний накопитель, a потом в удобное время запустить со средины счета. К категории фоновых заданий относятся программы диагностики работоспособности компьютерной системы или развлекательные программы, например вычисляющие число л с точностью в несколько тысяч десятичных знаков.

Недостаток систем с пакетной обработкой заданий состоит в том, что от момента постановки задания на очередь до получения готовых результатов счета проходит значительное время. Данная ситуация подобна работе почты или почтового ящика. Время, которое проходит от ввода задания в машину до выдачи на руки пользователю готового результата счета, либо время от получения этого результата до постановки на очередь следующего задания на эту же тему называется временем обращения. Для пакетного режима работы ЭВМ время обращения заданий может составлять от нескольких часов до нескольких дней.

Источник