Спарк программа что это

Содержание

Списки компаний

В системе СПАРК можно создавать собственные списки компаний. Это удобно для:

Как создать список компаний

Для создания списка, загрузите файл с кодами компании (ИНН, ОКПО, ОГРН) из собственной CRM в СПАРК.

Введите название списка и, при необходимости, добавьте комментарии к списку.

Также, работая с информацией по конкретной компании в СПАРКе, вы всегда можете добавить эту компанию в ранее созданный или новый список.

Работа со списками компаний

В рамках списка, есть возможность отбора (фильтрации) компаний по их статусу, регионам, отраслям, размеру, а также по оценочному уровню их благонадежности.

Сегментация списков компаний по оценочному уровню благонадежности возможна по фактам вхождения компаний в Негативные списки, а также по значениям показателей Индексов СПАРКа, применяемых для экспресс-оценки рисков.

При просмотре списка также можно применить фильтр, позволяющий выделять группы связанных организаций через головную компанию или бенефициара.

Расширенные возможности работы со списками доступны в разделе «Настройка списка».

Источник

1СПАРК Риски – проверка контрагентов в программе 1С

Экспресс-оценка контрагентов
на основе индексов СПАРК

Мониторинг контрагентов

События мониторинга отображаются в отдельном отчете и по месту, например, при формировании платежного поручения. Таким образом перед отправкой платежа сервис предупредит вас, что у клиента произошли изменения.

Получение заверенной справки о контрагенте

Справка содержит развернутую информацию о существенных индикаторах деятельности контрагента: выявленные факторы риска, проверки государственными органами, финансовые показатели деятельности, арбитражные дела, исполнительные производства и др.

Справка заверена электронной подписью агентства «Интерфакс» и ее можно предъявлять в контролирующих органах или в суде как доказательство проявления должной осмотрительности при работе с контрагентом.

Полная информация из СПАРК

Из системы 1С есть возможность перейти к просмотру карточки СПАРК, в которой доступны полные сведения из более чем 150 официальных и уникальных источников и готовая аналитика для оценки их финансово-хозяйственной деятельности.

Диаграмма связей в СПАРК позволяет определить весь круг связанных лиц и конечных совладельцев компаний, даже если структура собственников уходит за рубеж.

Поиск связей осуществляется по всем доступным СПАРК параметрам: совладельцы, контактные данные, адреса, возможные родственники, лицензии, товарные знаки, иностранные реестры, включающие сведения о 265 млн юридических лиц из более чем 200 стран мира и другие.

Все возможности

Примеры справок

Надежность оценки

1СПАРК Риски создан на базе системы СПАРК-Интерфакс, являющейся отраслевым стандартом в области предоставления информации о компаниях.

СПАРК помогает предотвратить мошенничество со стороны компаний и предпринимателей, благодаря актуальным сведениям о компаниях и уникальной методике по выявлению факторов риска.

Источник

Что такое Apache Spark?

Apache Spark — это платформа параллельной обработки с открытым кодом, которая поддерживает обработку в памяти, чтобы повысить производительность приложений, анализирующих большие данные. Решения для работы с большими данными предназначены для обработки данных со слишком большим объемом или сложностью для традиционных баз данных. Spark обрабатывает большие объемы данных в памяти, что намного быстрее, чем альтернативная обработка с использованием диска.

Типичные сценарии обработки больших данных

Следует предусмотреть архитектуру для работы с большими данными, если вам нужно хранить и обрабатывать большие объемы данных, преобразовывать неструктурированные или обрабатывать потоковые данные. Spark предоставляет механизм распределенной обработки широкого назначения, который позволяет реализовать несколько сценариев работы с большими данными.

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL)

Процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL) включает сбор данных из одного или нескольких источников, изменение этих данных и их перемещение в новое хранилище. Есть несколько способов преобразовать данные, например:

Обработка потоков данных в реальном времени

Данными потоковой передачи (реального времени) называют данные, которые находятся в движении. К ним относятся, например, данные телеметрии от устройств Интернета вещей, веб-журналы и сведения о посещении ресурсов. Обработка данных реального времени позволяет получить полезные сведения (например, с помощью геопространственного анализа, удаленного мониторинга и обнаружения аномалий). Как и в случае с реляционными данными, перед перемещением потоковых данных в приемник вы можете их фильтровать, объединять и подготавливать. Apache Spark поддерживает обработку потока данных реального времени с помощью потоковой передачи Spark.

Пакетная обработка

Пакетная обработка — это обработка неактивных больших данных. Вы можете фильтровать, объединять и подготавливать очень большие наборы данных с помощью длительно выполняющихся параллельных заданий.

Машинное обучение с использованием MLlib

Машинное обучение позволяет выполнять расширенные аналитические задачи. Ваш компьютер может использовать существующие данные для прогнозирования реакции, результатов и тенденций. Библиотека машинного обучения MLlib из Apache Spark содержит несколько алгоритмов машинного обучения и служебных программ.

Обработка графов с помощью GraphX

Граф — это коллекция узлов, которые соединяются ребрами. Вы можете использовать базу данных графов для иерархических или взаимосвязанных данных. Такие данные можно обрабатывать с помощью API GraphX в Apache Spark.

Обработка SQL и структурированных данных с помощью Spark SQL

Для работы со структурированными (форматированными) данными в приложении Spark можно использовать SQL-запросы с помощью Spark SQL.

Архитектура Apache Spark

Для Apache Spark предусмотрено три основных компонента: драйвер, исполнители и диспетчер кластера. Приложения Spark выполняются как независимые наборы процессов в кластере, координируемые программой-драйвером.

Дополнительные сведения см. в статье Обзор режима кластера.

Драйвер

Драйвер состоит из пользовательской программы, например консольного приложения C#, и сеанса Spark. Сеанс Spark принимает программу и делит ее на небольшие задачи, которые обрабатываются исполнителями.

Исполнители

Каждый исполнитель (рабочий узел) получает от драйвера задачу и выполняет ее. Исполнители находятся в сущности, которая называется кластером.

Диспетчер кластера

Диспетчер кластера взаимодействует с драйвером и исполнителями, выполняя следующие задачи:

Поддержка языков

Apache Spark поддерживает следующие языки программирования:

API-интерфейсы Spark

Apache Spark поддерживает следующие API:

Дальнейшие действия

Источник

СПАРК-Интерфакс

Содержание

СПАРК – справочно-аналитическая система по компаниям, созданная Группой «Интерфакс», для проверки контрагентов, оценки налоговых, кредитных рисков, управления дебиторской задолженностью, выявления аффилированности. СПАРК ставит своей целью разработку сервисов, позволяющих клиентам выполнять требования законодательства, снижать риски, анализировать большие объемы данных. СПАРК развивает систему скорингов, позволяющих определять уровень благонадежности потенциального контрагента и уровень его финансовой устойчивости. Система базируется на самых современных технологиях, гибких методологиях разработки ПО (Scrum, Kanban, DevOps, UX), знании источников информации и потребностей клиентов, инновациях в сфере аналитики (математические модели, основанные на теории графов, лингвистический анализ и пр.), а также использовании технологии Big Data, включая machine learning, data mining, ETL.

Интеграция с финансовым маркетплейсом для бизнеса «Развивай.рф»

Финансовый маркетплейс для бизнеса «Развивай.рф», cовместный проект Mail.ru Group и ВЭБ.РФ, объявил в июне 2020 года об интеграции данных API СПАРК.

Платформа «Развивай.рф» помогает юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям искать кредиты, гарантии и другие финансовые услуги. С помощью системы API СПАРК сервис точнее подбирает предложения с учётом информации о заёмщиках, а также проводит промежуточную оценку рисков и предоставляет партнёрам – банкам, лизинговым компаниям и организациям развития – проверенную информацию и качественные заявки на финансовые продукты.

Свободный доступ для компаний СМБ на время карантина

Группа «Интерфакс» 31 марта 2020 года объявила о предоставлении свободного доступа к системе СПАРК для компаний малого и среднего бизнеса на период действия карантинных ограничений.

Свободный доступ к системе СПАРК предоставляется сроком на 2 недели с момента оформления и подтверждения заявки на сайте spark-interfax.ru.

Функционал СПАРК также доступен и в мобильном приложении. Можно проверить статус и реквизиты компании или ИП, получить выписки из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, отчеты «СПАРК-Риски» и «СПАРК-Профиль» для оценки финансового состояния, благонадежности контрагентов и управления дебиторской задолженностью.

2017: Интеграция с «Тендер Про»

В июле 2017 года ГК «ТендерПро» и «Интерфакс» объявили о запуске совместного сервиса, который позволит клиентам ЭТП Tender.Pro комплексно оценивать благонадежность контрагентов.

Система проверки контрагентов и оценки бизнес-рисков СПАРК предоставляет актуальные сведения о юридических лицах и индивидуальных предпринимателях на основе официальных данных, собственных источников информации и баз данных международных корпораций. Все эти данные позволяют оперативно и достоверно проводить проверку контрагентов.

Благодаря представленному сервису пользователи «Тендер Про», кроме базовой информации (название предприятия, ОГРН, ИНН, ОКПО, ОКВЭД, статус, руководство, период регистрации, форма собственности, адрес), смогут получить отчет о важнейших изменениях в статусе клиентов и партнеров (банкротство, изменение в руководстве, присоединение к другой компании и т.д.).

Скоринги системы СПАРК показывают основные риски, с которыми сталкиваются компании, помогают понять, насколько выбор нового контрагента является безопасным:

Появление негативного фактора в данных контрагента отражается на значении индекса, переводя его в «красную зону».

Полная информация о потенциальных партнерах поможет клиентам системы «Тендер Про» принимать правильные и обоснованные решения.

Сервис для клиентов «ТендерПро» предоставляется бесплатно.

Источник

Знакомство с Apache Spark

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Мы наконец-то приступаем к переводу серьезной книги о фреймворке Spark:

Сегодня мы предлагаем вашему вниманию перевод обзорной статьи о возможностях Spark, которую, полагаем, можно с полным правом назвать слегка потрясающей.

Я впервые услышал о Spark в конце 2013 года, когда заинтересовался Scala – именно на этом языке написан Spark. Несколько позже я принялся ради интереса разрабатывать проект из области Data Science, посвященный прогнозированию выживаемости пассажиров «Титаника». Оказалось, это отличный способ познакомиться с программированием на Spark и его концепциями. Настоятельно рекомендую познакомиться с ним всем начинающим Spark-разработчикам.

Сегодня Spark применяется во многих крупнейших компаниях, таких, как Amazon, eBay и Yahoo! Многие организации эксплуатируют Spark в кластерах, включающих тысячи узлов. Согласно FAQ по Spark, в крупнейшем из таких кластеров насчитывается более 8000 узлов. Действительно, Spark – такая технология, которую стоит взять на заметку и изучить.

В этой статье предлагается знакомство со Spark, приводятся примеры использования и образцы кода.

Что такое Apache Spark? Введение

Spark – это проект Apache, который позиционируется как инструмент для «молниеносных кластерных вычислений». Проект разрабатывается процветающим свободным сообществом, в настоящий момент является наиболее активным из проектов Apache.

Spark предоставляет быструю и универсальную платформу для обработки данных. По сравнению с Hadoop Spark ускоряет работу программ в памяти более чем в 100 раз, а на диске – более чем в 10 раз.

Кроме того, код на Spark пишется быстрее, поскольку здесь в вашем распоряжении будет более 80 высокоуровневых операторов. Чтобы оценить это, давайте рассмотрим аналог “Hello World!” из мира BigData: пример с подсчетом слов (Word Count). Программа, написанная на Java для MapReduce, содержала бы около 50 строк кода, а на Spark (Scala) нам потребуется всего лишь:

При изучении Apache Spark стоит отметить еще один немаловажный аспект: здесь предоставляется готовая интерактивная оболочка (REPL). При помощи REPL можно протестировать результат выполнения каждой строки кода без необходимости сначала программировать и выполнять все задание целиком. Поэтому написать готовый код удается гораздо быстрее, кроме того, обеспечивается ситуативный анализ данных.

Кроме того, Spark имеет следующие ключевые черты:

Ядро Spark дополняется набором мощных высокоуровневых библиотек, которые бесшовно стыкуются с ним в рамках того же приложения. В настоящее время к таким библиотекам относятся SparkSQL, Spark Streaming, MLlib (для машинного обучения) и GraphX – все они будут подробно рассмотрены в этой статье. Сейчас также разрабатываются другие библиотеки и расширения Spark.

Ядро Spark
Ядро Spark – это базовый движок для крупномасштабной параллельной и распределенной обработки данных. Ядро отвечает за:

Трансформации в Spark осуществляются в «ленивом» режиме — то есть, результат не вычисляется сразу после трансформации. Вместо этого они просто «запоминают» операцию, которую следует произвести, и набор данных (напр., файл), над которым нужно совершить операцию. Вычисление трансформаций происходит только тогда, когда вызывается действие, и его результат возвращается основной программе. Благодаря такому дизайну повышается эффективность Spark. Например, если большой файл был преобразован различными способами и передан первому действию, то Spark обработает и вернет результат лишь для первой строки, а не станет прорабатывать таким образом весь файл.

По умолчанию каждый трансформированный RDD может перевычисляться всякий раз, когда вы выполняете над ним новое действие. Однако RDD также можно долговременно хранить в памяти, используя для этого метод хранения или кэширования; в таком случае Spark будет держать нужные элементы на кластере, и вы сможете запрашивать их гораздо быстрее.

SparkSQL – это компонент Spark, поддерживающий запрашивание данных либо при помощи SQL, либо посредством Hive Query Language. Библиотека возникла как порт Apache Hive для работы поверх Spark (вместо MapReduce), а сейчас уже интегрирована со стеком Spark. Она не только обеспечивает поддержку различных источников данных, но и позволяет переплетать SQL-запросы с трансформациями кода; получается очень мощный инструмент. Ниже приведен пример Hive-совместимого запроса:

Spark Streaming поддерживает обработку потоковых данных в реальном времени; такими данными могут быть файлы логов рабочего веб-сервера (напр. Apache Flume и HDFS/S3), информация из соцсетей, например, Twitter, а также различные очереди сообщений вроде Kafka. «Под капотом» Spark Streaming получает входные потоки данных и разбивает данные на пакеты. Далее они обрабатываются движком Spark, после чего генерируется конечный поток данных (также в пакетной форме) как показано ниже.

API Spark Streaming точно соответствует API Spark Core, поэтому программисты без труда могут одновременно работать и с пакетными, и с потоковыми данными.

MLlib – это библиотека для машинного обучения, предоставляющая различные алгоритмы, разработанные для горизонтального масштабирования на кластере в целях классификации, регрессии, кластеризации, совместной фильтрации и т.д. Некоторые из этих алгоритмов работают и с потоковыми данными — например, линейная регрессия с использованием обычного метода наименьших квадратов или кластеризация по методу k-средних (список вскоре расширится). Apache Mahout (библиотека машинного обучения для Hadoop) уже ушла от MapReduce, теперь ее разработка ведется совместно с Spark MLlib.

GraphX – это библиотека для манипуляций над графами и выполнения с ними параллельных операций. Библиотека предоставляет универсальный инструмент для ETL, исследовательского анализа и итерационных вычислений на основе графов. Кроме встроенных операций для манипуляций над графами здесь также предоставляется библиотека обычных алгоритмов для работы с графами, например, PageRank.

Как использовать Apache Spark: пример с обнаружением событий

Теперь, когда мы разобрались, что такое Apache Spark, давайте подумаем, какие задачи и проблемы будут решаться с его помощью наиболее эффективно.

Недавно мне попалась статья об эксперименте по регистрации землетрясений путем анализа потока Twitter. Кстати, в статье было продемонстрировано, что этот метод позволяет узнать о землетрясении более оперативно, чем по сводкам Японского Метеорологического Агентства. Хотя технология, описанная в статье, и не похожа на Spark, этот пример кажется мне интересным именно в контексте Spark: он показывает, как можно работать с упрощенными фрагментами кода и без кода-клея.

Во-первых, потребуется отфильтровать те твиты, которые кажутся нам релевантными – например, с упоминанием «землетрясения» или «толчков». Это можно легко сделать при помощи Spark Streaming, вот так:

Затем нам потребуется произвести определенный семантический анализ твитов, чтобы определить, актуальны ли те толчки, о которых в них говорится. Вероятно, такие твиты, как «Землетрясение!» или «Сейчас трясет» будут считаться положительными результатами, а «Я на сейсмологической конференции» или «Вчера ужасно трясло» — отрицательными. Авторы статьи использовали для этой цели метод опорных векторов (SVM). Мы поступим также, только реализуем еще и потоковую версию. Полученный в результате образец кода из MLlib выглядел бы примерно так:

Если процент верных прогнозов в данной модели нас устраивает, мы можем переходить к следующему этапу: реагировать на обнаруженное землетрясение. Для этого нам потребуется определенное число (плотность) положительных твитов, полученных в определенный промежуток времени (как показано в статье). Обратите внимание: если твиты сопровождаются геолокационной информацией, то мы сможем определить и координаты землетрясения. Вооружившись этими знаниями, мы можем воспользоваться SparkSQL и запросить имеющуюся таблицу Hive (где хранятся данные о пользователях, желающих получать уведомления о землетрясениях), извлечь их электронные адреса и разослать им персонализированные предупреждения, вот так:

Другие варианты использования Apache Spark

Потенциально сфера применения Spark, разумеется, далеко не ограничивается сейсмологией.
Вот ориентировочная (то есть, ни в коем случае не исчерпывающая) подборка других практических ситуаций, где требуется скоростная, разноплановая и объемная обработка больших данных, для которой столь хорошо подходит Spark:

В игровой индустрии: обработка и обнаружение закономерностей, описывающих игровые события, поступающие сплошным потоком в реальном времени; в результате мы можем немедленно на них реагировать и делать на этом хорошие деньги, применяя удержание игроков, целевую рекламу, автокоррекцию уровня сложности и т.д.

В электронной коммерции информация о транзакциях, поступающая в реальном времени, может передаваться в потоковый алгоритм кластеризации, например, по k-средним или подвергаться совместной фильтрации, как в случае ALS. Затем результаты даже можно комбинировать с информацией из других неструктутрированных источников данных — например, с отзывами покупателей или рецензиями. Постепенно эту информацию можно применять для совершенствования рекомендаций с учетом новых тенденций.

В финансовой сфере или при обеспечении безопасности стек Spark может применяться для обнаружения мошенничества или вторжений, либо для аутентификации с учетом анализа рисков. Таким образом можно получать первоклассные результаты, собирая огромные объемы архивированных логов, комбинируя их с внешними источниками данных, например, с информацией об утечках данных или о взломанных аккаунтах (см., например, https://haveibeenpwned.com/), а также использовать информацию о соединениях/запросах, ориентируясь, например, на геолокацию по IP или на данные о времени

Итак, Spark помогает упростить нетривиальные задачи, связанные с большой вычислительной нагрузкой, обработкой больших объемов данных (как в реальном времени, так и архивированных), как структурированных, так и неструктурированных. Spark обеспечивает бесшовную интеграцию сложных возможностей – например, машинного обучения и алгоритмов для работы с графами. Spark несет обработку Big Data в массы. Попробуйте – не пожалеете!

Источник

Операционные системы и программное обеспечение