Introducere în RDD

Pentru a înțelege funcționalitatea de bază a setului de date distribuite rezistente (RDD), este important să cunoaștem elementele de bază ale Spark. Este o componentă majoră în Spark. Spark este un motor de procesare a datelor care oferă o analiză mai rapidă și ușoară. Spark realizează procesarea în memorie cu ajutorul seturilor de date distribuite rezistente. Aceasta înseamnă că prinde majoritatea datelor din memorie. Ajută la gestionarea procesării distribuite a datelor. După aceasta, transformarea datelor poate fi, de asemenea, îngrijită. Fiecare set de date din RDD este mai întâi partiționat în porțiuni logice și poate fi calculat pe diferite noduri ale clusterului.

Definiție

Un set de date distribuite rezistente este componenta de bază a Spark. Fiecare set de date este împărțit în părți logice și acestea pot fi ușor calculate pe diferite noduri ale clusterului. Pot fi acționate în paralel și sunt tolerante la erori. Obiectele RDD pot fi create de Python, Java sau Scala. Poate include, de asemenea, clase definite de utilizator. Pentru a obține rezultate mai rapide, eficiente și precise, RDD este folosit de Spark. RDD-urile pot fi create în două moduri. Se poate paralela o colecție existentă în programul dvs. de driver Spark Context. Celălalt mod poate fi referirea la un set de date într-un sistem de stocare extern care poate fi HDFS, HBase sau orice altă sursă care are format de fișier Hadoop.

Înţelegere

Pentru a-l înțelege mai bine trebuie să știm cum sunt diferite și care sunt factorii distinctivi. Mai jos sunt câțiva factori care disting RDD.

1. În memorie: aceasta este cea mai importantă caracteristică a RDD. Colecția de obiecte create sunt stocate în memorie pe disc. Aceasta crește viteza de execuție a Spark pe măsură ce datele sunt preluate din date care se află în memorie. Nu este nevoie ca datele să fie preluate de pe disc pentru nicio operație.

2. Evaluarea Lazy: Transformarea în Spark este leneșă. Datele disponibile în RDD nu sunt executate până când nu sunt efectuate nicio acțiune asupra lor. Pentru a obține datele, utilizatorul poate folosi acțiunea de numărare () pe RDD.

3. Cable Enable: întrucât RDD este evaluat leneș, acțiunile care sunt efectuate asupra acestora trebuie evaluate. Aceasta duce la crearea de RDD pentru toate transformările. De asemenea, datele pot persista pe memorie sau pe disc.

Cum face RDD să funcționeze atât de ușor?

RDD vă permite să aveți toate fișierele dvs. de intrare ca orice altă variabilă prezentă. Acest lucru nu este posibil prin utilizarea Map Reduce. Aceste RDD sunt distribuite automat în rețeaua disponibilă prin partiții. Ori de câte ori o acțiune este executată, o sarcină este lansată pe partiție. Acest lucru încurajează paralelismul, Mai mult numărul de partiții mai mult paralelismul. Partițiile sunt determinate automat de Spark. Odată ce se face acest lucru, două operații pot fi efectuate de RDD. Aceasta include acțiuni și transformări.

Ce poți face cu RDD?

După cum am menționat la punctul precedent, acesta poate fi utilizat pentru două operațiuni. Aceasta include acțiuni și transformări. În cazul transformării, un nou set de date este creat dintr-un set de date existent. Fiecare set de date este trecut printr-o funcție. Ca valoare de retur, el trimite un nou RDD ca rezultat.

Acțiunile pe de altă parte returnează valoarea programului. Efectuează calculele pe setul de date necesar. Aici, atunci când este efectuată acțiunea, un nou set de date nu este creat. Prin urmare, ele pot fi numite operații RDD care returnează valori non-RDD. Aceste valori sunt stocate fie pe sisteme externe, fie pe drivere.

Lucrul cu RDD

Pentru a lucra eficient cu acesta este important să urmați pașii de mai jos. Începând cu obținerea fișierelor de date. Acestea pot fi obținute cu ușurință folosind comanda de import. Odată făcut acest lucru, următorul pas este crearea fișierelor de date. De obicei, datele sunt încărcate în RDD printr-un fișier. Poate fi, de asemenea, creat folosind o comandă de paralelizare. După ce se face acest lucru, utilizatorii pot începe cu ușurință să efectueze diferite sarcini. Transformări care includ transformarea filtrului, transformarea hărții unde poate fi utilizată și o hartă cu funcții predefinite. De asemenea, se pot efectua diferite acțiuni. Acestea includ colectarea acțiunii, contorizarea acțiunilor, acțiunea etc. Odată ce CDD este creat și transformările de bază sunt efectuate, atunci RDD este eșantionat. Se realizează folosind transformarea eșantionului și se iau măsuri de probă. Transformările ajută la aplicarea transformărilor succesive și acțiunile ajută la preluarea eșantionului dat.

avantaje

Următoarele sunt proprietățile sau avantajele majore care disting RDD.

1. Imputabil și partiționat: Toate înregistrările sunt partiționate și, prin urmare, RDD este unitatea de bază a paralelismului. Fiecare partiție este divizată logic și este imuabilă. Acest lucru ajută la obținerea coerenței datelor.

2. Operații cu granule grosiere: sunt operațiunile care se aplică tuturor elementelor care sunt prezente într-un set de date. Pentru a elabora, dacă un set de date are o hartă, un filtru și un grup de o operație, acestea vor fi efectuate pe toate elementele care sunt prezente în acea partiție.

3. Transformarea și acțiunile: După crearea acțiunilor, datele pot fi citite doar din stocare stabilă. Aceasta include HDFS sau prin transformări la RDD-uri existente. De asemenea, acțiunile pot fi efectuate și salvate separat.

4. Toleranța la erori: Acesta este avantajul major al utilizării acestuia. Deoarece sunt create un set de transformări, toate modificările sunt înregistrate și, mai degrabă, datele reale nu sunt preferate să fie schimbate.

5. Persistență: Poate fi reutilizat ceea ce le face persistente.

Aptitudini necesare

Pentru RDD trebuie să aveți o idee de bază despre ecosistemul Hadoop. Odată ce ai o idee, poți înțelege cu ușurință Spark și să cunoști conceptele din RDD.

De ce ar trebui să folosim RDD?

RDD sunt discuțiile orașului în principal datorită vitezei cu care prelucrează cantități uriașe de date. RDD sunt persistente și la toleranță la erori, ceea ce face ca datele să rămână rezistente.

domeniu

Are o mulțime de domenii, deoarece este una dintre tehnologiile emergente. Înțelegând RDD puteți obține cu ușurință cunoștințe despre procesarea și stocarea unor cantități imense de date. Datele fiind blocul de construcții face ca obligația RDD să rămână.

Nevoie de RDD

Pentru a efectua operațiuni de date rapid și eficient sunt utilizate RDD. Conceptul de memorie ajută la obținerea rapidă a datelor, iar reutilizarea eficientă.

Cum va ajuta RDD în creșterea carierei?

Este utilizat pe scară largă în procesarea datelor și analitice. După ce înveți RDD, vei putea lucra cu Spark, care este foarte recomandat în tehnologie în aceste zile. Puteți solicita cu ușurință majorare și, de asemenea, să solicitați locuri de muncă cu salarii mari.

Concluzie

În concluzie, dacă doriți să rămâneți în industria de date și în analiză, este cu siguranță un punct în plus. Te va ajuta să lucrezi cu cele mai noi tehnologii cu agilitate și eficiență.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru Ce este RDD ?. Aici am discutat Conceptul, domeniul de aplicare, nevoia, cariera, înțelegerea, lucrul și avantajele CDR. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe-

  1. Ce este virtualizarea?
  2. Ce este tehnologia Big Data
  3. Ce este Apache Spark?
  4. Avantajele OOP

Categorie:

Date mare