Introduktion til RDD
For at forstå den grundlæggende funktionalitet i sætet Resilient Distribuerede Data (RDD) er det vigtigt at kende det grundlæggende i Spark. Det er en vigtig komponent i Spark. Spark er en databehandlingsmotor, der giver hurtigere og nem analyse. Spark udfører in-memory-behandling ved hjælp af Resilient Distribuerede datasæt. Det betyder, at det indhenter de fleste data i hukommelsen. Det hjælper med at styre den distribuerede behandling af data. Efter dette kan transformationen af data også tages hånd om. Hvert datasæt i RDD er først opdelt i logiske dele, og det kan beregnes på forskellige noder i klyngen.
Definition
Et elastisk distribueret datasæt er den grundlæggende komponent i Spark. Hvert datasæt er opdelt i logiske dele, og disse kan let beregnes på forskellige noder i klyngen. De kan betjenes parallelt og er fejltolerante. RDD-objekter kan oprettes af Python, Java eller Scala. Det kan også omfatte brugerdefinerede klasser. For at få hurtigere, effektive og nøjagtige resultater bruges RDD af Spark. RDD'er kan oprettes på to måder. Man kan parallelisere en eksisterende samling i dit Spark Context-driverprogram. Den anden måde kan henvise til et datasæt i et eksternt lagringssystem, der kan være HDFS, HBase eller enhver anden kilde, der har Hadoop-filformat.
forståelse
For at forstå det bedre er vi nødt til at vide, hvordan de er forskellige, og hvad der er de forskellige faktorer. Nedenfor er de få faktorer, der adskiller RDD'er.
1. I hukommelse: Dette er den vigtigste funktion ved RDD. Samlingen af objekter, der oprettes, gemmes i hukommelsen på disken. Dette øger eksekveringshastigheden for Spark, når data hentes fra data, som i hukommelsen. Der er ikke behov for, at data hentes fra disken til nogen operation.
2. Lazy Evaluering: Transformationen i Spark er doven. De data, der er tilgængelige i RDD, udføres ikke, før der udføres nogen handling på dem. For at få dataene kan brugeren gøre brug af count () handling på RDD.
3. Cache-aktivering: Da RDD evalueres dovent, skal de handlinger, der udføres på dem, evalueres. Dette fører til oprettelse af RDD'er for alle transformationer. Dataene kan også fortsætte på hukommelse eller disk.
Hvordan gør RDD arbejde så let?
RDD giver dig mulighed for at have alle dine inputfiler som enhver anden variabel, der er til stede. Dette er ikke muligt ved at bruge Map Reduce. Disse RDD'er distribueres automatisk over det tilgængelige netværk gennem partitioner. Hver gang en handling udføres, startes en opgave pr. Partition. Dette tilskynder til parallelisme, mere antallet af partitioner mere parallelismen. Partitionerne bestemmes automatisk af Spark. Når dette er gjort, kan to operationer udføres af RDD'er. Dette inkluderer handlinger og transformationer.
Hvad kan du gøre med RDD?
Som nævnt i det foregående punkt kan det bruges til to operationer. Dette inkluderer handlinger og transformationer. I tilfælde af transformation oprettes et nyt datasæt fra et eksisterende datasæt. Hvert datasæt føres gennem en funktion. Som en returneringsværdi sender den en ny RDD som et resultat.
Handlinger på den anden side returnerer værdien til programmet. Den udfører beregningerne på det krævede datasæt. Her, når handlingen udføres, oprettes ikke et nyt datasæt. Derfor kan de siges som RDD-operationer, der returnerer ikke-RDD-værdier. Disse værdier gemmes enten på eksterne systemer eller på driverne.
Arbejder med RDD
For at arbejde effektivt med det er det vigtigt at følge nedenstående trin. Start med at hente datafilerne. Disse kan let opnås ved at bruge importkommandoen. Når dette er gjort, er det næste trin at oprette datafiler. Normalt indlæses data i RDD gennem en fil. Det kan også oprettes ved hjælp af en parallelize-kommando. Når dette er gjort, kan brugerne let begynde at udføre forskellige opgaver. Transformationer, der inkluderer filtertransformation, korttransformation, hvor et kort også kan bruges med foruddefinerede funktioner. Forskellige handlinger kan også udføres. Disse inkluderer samle handling, tælle handling, tage handling osv. Når RDD er oprettet og grundlæggende transformationer er udført, samles RDD. Det udføres ved at gøre brug af prøvetransformation og tage prøvehandling. Transformationer hjælper med at anvende successive transformationer og handlinger hjælper med at hente den givne prøve.
Fordele
Følgende er de vigtigste egenskaber eller fordele, der adskiller RDD'er.
1. Uændret og partitioneret: Alle poster er opdelt, og RDD er derfor den grundlæggende enhed for parallelisme. Hver partition er logisk delt og er uforanderlig. Dette hjælper med at opnå konsistensen af data.
2. Grove kornede operationer: Dette er de operationer, der anvendes til alle elementer, der findes i et datasæt. For at uddybe, hvis et datasæt har et kort, et filter og en gruppe ved en operation, udføres disse på alle elementer, der er til stede i denne partition.
3. Transformation og handlinger: Efter oprettelse af handlinger kan data kun læses fra en stabil lagring. Dette inkluderer HDFS eller ved at foretage transformationer til eksisterende RDD'er. Handlinger kan også udføres og gemmes separat.
4. Fejltolerance: Dette er den største fordel ved at bruge den. Da der oprettes et sæt transformationer, registreres alle ændringer, og de faktiske data foretrækkes snarere ikke at blive ændret.
5. Persistens: Det kan genbruges, hvilket gør dem vedvarende.
Nødvendige færdigheder
For RDD skal du have en grundlæggende idé om Hadoop-økosystemet. Når du først har en idé, kan du let forstå Spark og lære kendskabet til koncepterne i RDD.
Hvorfor skal vi bruge RDD?
RDD'er er byens tale hovedsageligt på grund af den hastighed, hvormed den behandler store mængder data. RDD'er er vedvarende og fejletolerante, hvilket får data til at forblive modstandsdygtige.
Anvendelsesområde
Det har en række anvendelsesområder, da det er en af de nye teknologier. Ved at forstå RDD kan du nemt få viden om behandling og lagring af enorme mængder data. Data, der er byggesten, gør det obligatorisk for RDD at blive.
Behov for RDD
For at udføre datafunktioner hurtigt og effektivt bruges RDD'er. Konceptet i hukommelsen hjælper med at få dataene hurtigt, og genanvendelighed gør dem effektive.
Hvordan kan RDD hjælpe med karrierevækst?
Det bruges i vid udstrækning i databehandling og analyse. Når du lærer RDD, vil du være i stand til at arbejde med Spark, som i dag anbefales stærkt inden for teknologi. Du kan nemt bede om hæve og også ansøge om højtlønende job.
Konklusion
For at konkludere, at hvis du ønsker at forblive i dataindustrien og analyse, er det helt sikkert et pluspoint. Det vil hjælpe dig med at arbejde med de nyeste teknologier med smidighed og effektivitet.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er RDD ?. Her diskuterede vi koncept, rækkevidde, behov, karriere, forståelse, arbejde og fordele ved RDD. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere-
- Hvad er virtualisering?
- Hvad er Big Data Technology
- Hvad er Apache Spark?
- Fordele ved OOP