Introduktion till RDD
För att förstå den grundläggande funktionaliteten i Resilient Distribuerad Data (RDD) -uppsättningen är det viktigt att känna till grunderna i Spark. Det är en viktig komponent i Spark. Spark är en databehandlingsmotor som ger snabbare och enkel analys. Spark gör behandling i minnet med hjälp av Resilient Distribuerade datamängder. Detta innebär att den fångar in de flesta data i minnet. Det hjälper till att hantera den distribuerade behandlingen av data. Efter detta kan omvandlingen av data också tas om hand. Varje datauppsättning i RDD delas först in i logiska delar och den kan beräknas på olika noder i klustret.
Definition
En elastisk distribuerad datamängd är den grundläggande komponenten i Spark. Varje datauppsättning är indelad i logiska delar och dessa kan enkelt beräknas på olika noder i klustret. De kan användas parallellt och är feltoleranta. RDD-objekt kan skapas av Python, Java eller Scala. Det kan också inkludera användardefinierade klasser. För att få snabbare, effektiva och exakta resultat används RDD av Spark. RDD: er kan skapas på två sätt. Man kan parallellisera en befintlig samling i ditt Spark Context-drivrutinsprogram. Det andra sättet kan hänvisa till en datauppsättning i ett externt lagringssystem som kan vara HDFS, HBase eller någon annan källa som har Hadoop-filformat.
Förståelse
För att förstå det bättre måste vi veta hur de skiljer sig och vilka är de som skiljer dem. Nedan är de få faktorer som skiljer RDD: er.
1. I minnet: Detta är den viktigaste funktionen i RDD. Samlingen av objekt som skapas lagras i minnet på disken. Detta ökar exekveringshastigheten för Spark när data hämtas från data som i minnet. Det finns inget behov av att hämta data från disken för någon åtgärd.
2. Lat utvärdering: Omvandlingen i Spark är lat. Uppgifterna som finns i RDD körs inte förrän någon åtgärd utförs på dem. För att få datan kan användaren använda count () -åtgärder på RDD.
3. Cach Enable: Eftersom RDD utvärderas latent måste de åtgärder som utförs på dem utvärderas. Detta leder till skapandet av RDD: er för alla transformationer. Uppgifterna kan också kvarstå på minnet eller disken.
Hur gör RDD att arbeta så enkelt?
RDD låter dig ha alla dina inmatningsfiler som alla andra variabler som finns. Detta är inte möjligt genom att använda Map Reduce. Dessa RDD: er distribueras automatiskt över det tillgängliga nätverket genom partitioner. När en åtgärd genomförs startas en uppgift per partition. Detta uppmuntrar till parallellism, mer antalet partitioner mer parallellism. Partitionerna bestäms automatiskt av Spark. När detta är gjort kan två operationer utföras av RDD: er. Detta inkluderar handlingar och transformationer.
Vad kan du göra med RDD?
Som nämnts i föregående punkt kan det användas för två operationer. Detta inkluderar handlingar och transformationer. Vid omvandling skapas en ny datauppsättning från en befintlig datauppsättning. Varje datauppsättning passeras genom en funktion. Som returvärde skickar det en ny RDD som resultat.
Åtgärder å andra sidan returnerar värdet till programmet. Den utför beräkningarna på önskad datauppsättning. Här när åtgärden utförs skapas inte en ny datauppsättning. Därför kan de sägas vara RDD-operationer som returnerar icke-RDD-värden. Dessa värden lagras antingen på externa system eller på drivrutinerna.
Arbetar med RDD
För att arbeta effektivt med det är det viktigt att följa stegen nedan. Börjar med att hämta datafilerna. Dessa kan enkelt erhållas genom att använda importkommando. När detta är gjort är nästa steg att skapa datafiler. Vanligtvis laddas data i RDD via en fil. Det kan också skapas med hjälp av ett parallellkommando. När detta är gjort kan användare enkelt börja utföra olika uppgifter. Transformationer som inkluderar filtertransformation, karttransformation där en karta kan användas med fördefinierade funktioner också. Olika åtgärder kan också utföras. Dessa inkluderar samla åtgärder, räkna åtgärder, vidta åtgärder osv. När RDD skapas och grundläggande transformationer görs, samlas RDD. Det utförs genom att använda provtransformation och vidta provåtgärder. Transformationer hjälper till att tillämpa successiva transformationer och åtgärder hjälper till att hämta det givna provet.
fördelar
Följande är de viktigaste egenskaperna eller fördelarna som skiljer RDD: er.
1. Oändligt och partitionerat: Alla poster är partitionerade och därför är RDD den grundläggande enheten för parallellitet. Varje partition är logiskt uppdelad och är oföränderlig. Detta hjälper till att uppnå konsistensen av data.
2. Grovkornade operationer: Dessa är de operationer som tillämpas på alla element som finns i en datamängd. För att utarbeta, om en datauppsättning har en karta, ett filter och en grupp genom en operation, kommer dessa att utföras på alla element som finns i den partitionen.
3. Transformation och åtgärder: Efter skapande av handlingar kan data läsas från endast stabil lagring. Detta inkluderar HDFS eller genom att göra omvandlingar till befintliga RDD: er. Åtgärder kan också utföras och sparas separat.
4. Feltolerans: Detta är den största fördelen med att använda den. Eftersom en uppsättning transformationer skapas loggas alla ändringar och de faktiska uppgifterna föredras inte att ändras.
5. Persistens: Det kan återanvändas vilket gör dem ihållande.
Erforderliga färdigheter
För RDD måste du ha en grundläggande idé om Hadoop-ekosystemet. När du väl har en idé kan du enkelt förstå Spark och lära känna koncepten i RDD.
Varför ska vi använda RDD?
RDD: er är stadens samtal främst på grund av den hastighet med vilken den behandlar enorma mängder data. RDD: er är ihållande och feltoleranta vilket gör att data förblir motståndskraftiga.
Omfattning
Det har många omfattningar eftersom det är en av de nya teknologierna. Genom att förstå RDD kan du enkelt få kunskap om bearbetning och lagring av enorma mängder data. Uppgifter som är byggstenen gör det obligatoriskt för RDD att stanna.
Behov av RDD
För att utföra datahantering snabbt och effektivt används RDD: er. Konceptet i minnet hjälper till att få data snabbt och återanvändbarhet gör det effektivt.
Hur kommer RDD att hjälpa till i karriärtillväxt?
Det används ofta i databehandling och analys. När du lär dig RDD kommer du att kunna arbeta med Spark, vilket rekommenderas mycket inom teknik idag. Du kan enkelt be om höjning och även ansöka om högt betalande jobb.
Slutsats
Avslutningsvis, om du vill stanna i dataindustrin och analysen, är det säkert ett pluspoäng. Det hjälper dig att arbeta med den senaste tekniken med smidighet och effektivitet.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Vad är RDD ?. Här diskuterade vi begreppet, omfattning, behov, karriär, förståelse, arbete och fördelar med RDD. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer-
- Vad är virtualisering?
- Vad är Big Data Technology
- Vad är Apache Spark?
- Fördelar med OOP