Introduksjon til RDD
For å forstå den grunnleggende funksjonaliteten til Resilient Distribuerte Data (RDD) -settet, er det viktig å vite det grunnleggende i Spark. Det er en viktig komponent i Spark. Spark er en databehandlingsmotor som gir raskere og enkel analyse. Spark gjør prosessering i minnet ved hjelp av Resilient Distribuerte datasett. Dette betyr at den fanger mesteparten av dataene i minnet. Det hjelper med å administrere distribuert prosessering av data. Etter dette kan også transformasjonen av data ivaretas. Hvert datasett i RDD blir først delt inn i logiske deler, og det kan beregnes på forskjellige noder i klyngen.
Definisjon
Et spenstig distribuert datasett er den grunnleggende komponenten i Spark. Hvert datasett er delt inn i logiske deler, og disse kan enkelt beregnes på forskjellige noder i klyngen. De kan betjenes parallelt og er feiltolerante. RDD-objekter kan opprettes av Python, Java eller Scala. Det kan også inkludere brukerdefinerte klasser. For å få raskere, effektive og nøyaktige resultater brukes RDD av Spark. RDD-er kan opprettes på to måter. Det ene kan være å parallellisere en eksisterende samling i Spark Context-driverprogrammet. Den andre måten kan være å henvise til et datasett i et eksternt lagringssystem som kan være HDFS, HBase eller hvilken som helst annen kilde som har Hadoop-filformat.
forståelse
For å forstå det bedre, trenger vi å vite hvordan de er forskjellige og hva som er kjennetegn. Nedenfor er de få faktorene som skiller RDD-er.
1. I minne: Dette er den viktigste funksjonen i RDD. Samlingen av objekter som er opprettet, lagres i minnet på disken. Dette øker utføringshastigheten til Spark når dataene hentes fra data som i minnet. Det er ikke behov for å hente data fra disken for noen operasjon.
2. Lat evaluering: Transformasjonen i Spark er lat. Dataene som er tilgjengelige i RDD utføres ikke før det utføres noen handling på dem. For å få data kan brukeren benytte seg av count () handling på RDD.
3. Cache Enable: Siden RDD blir lat evaluert, må handlingene som utføres på dem evalueres. Dette fører til opprettelse av RDD-er for alle transformasjoner. Dataene kan også vedvare på minne eller disk.
Hvordan gjør RDD arbeid så enkelt?
RDD lar deg ha alle dine inndatafiler som alle andre variabler som er til stede. Dette er ikke mulig ved å bruke Map Reduce. Disse RDD-ene blir automatisk distribuert over det tilgjengelige nettverket gjennom partisjoner. Hver gang en handling utføres, blir en oppgave lansert per partisjon. Dette oppmuntrer til parallellisme, mer antall partisjoner mer parallellisme. Partisjonene bestemmes automatisk av Spark. Når dette er gjort, kan to operasjoner utføres av RDDer. Dette inkluderer handlinger og transformasjoner.
Hva kan du gjøre med RDD?
Som nevnt i forrige punkt, kan det brukes til to operasjoner. Dette inkluderer handlinger og transformasjoner. Ved transformasjon opprettes et nytt datasett fra et eksisterende datasett. Hvert datasett sendes gjennom en funksjon. Som en returverdi sender den en ny RDD som et resultat.
Handlinger på den annen side returnerer verdien til programmet. Den utfører beregningene på det nødvendige datasettet. Når handlingen utføres, opprettes ikke et nytt datasett. Derfor kan de sies som RDD-operasjoner som returnerer ikke-RDD-verdier. Disse verdiene lagres enten på eksterne systemer eller på driverne.
Jobber med RDD
For å jobbe effektivt med det er det viktig å følge trinnene nedenfor. Begynner med å hente datafilene. Disse kan enkelt oppnås ved å bruke importkommando. Når dette er gjort, er neste trinn å lage datafiler. Vanligvis blir data lastet inn i RDD gjennom en fil. Det kan også opprettes ved å bruke en parallellkommando. Når dette er gjort, kan brukerne enkelt begynne å utføre forskjellige oppgaver. Transformasjoner som inkluderer filtertransformasjon, karttransformasjon der et kart kan brukes med forhåndsdefinerte funksjoner også. Ulike handlinger kan også utføres. Disse inkluderer samle handling, telle handling, ta handling osv. Når RDD er opprettet og grunnleggende transformasjoner er gjort, blir RDD prøvetatt. Det utføres ved å gjøre bruk av prøvetransformasjon og ta prøvehandlinger. Transformasjoner hjelper til med å anvende suksessive transformasjoner og handlinger hjelper til med å hente den gitte prøven.
Fordeler
Følgende er de viktigste egenskapene eller fordelene som skiller RDD-er.
1. Uforanderlig og partisjonert: Alle poster er partisjonert, og RDD er følgelig den grunnleggende enheten for parallellisme. Hver partisjon er logisk delt og er uforanderlig. Dette hjelper deg med å oppnå konsistensen av data.
2. Grovkornede operasjoner: Dette er operasjonene som brukes på alle elementer som er til stede i et datasett. For å utdype, hvis et datasett har et kart, et filter og en gruppe etter en operasjon, vil disse bli utført på alle elementer som er til stede i den partisjonen.
3. Transformasjon og handlinger: Etter opprettelse av handlinger kan data leses fra kun stabil lagring. Dette inkluderer HDFS eller ved å gjøre transformasjoner til eksisterende RDD-er. Handlinger kan også utføres og lagres separat.
4. Feiltoleranse: Dette er den største fordelen ved å bruke den. Siden et sett med transformasjoner opprettes, blir alle endringer logget og heller foretrekker de faktiske dataene ikke å endres.
5. utholdenhet: Det kan brukes på nytt, noe som gjør dem vedvarende.
Nødvendige ferdigheter
For RDD må du ha en grunnleggende ide om Hadoop-økosystemet. Når du har en ide, kan du enkelt forstå Spark og bli kjent med konseptene i RDD.
Hvorfor skal vi bruke RDD?
RDD er snakk om byen hovedsakelig på grunn av hastigheten den behandler enorme datamengder. RDD-er er vedvarende og feiltolerante, noe som gjør at data forblir motstandsdyktige.
omfang
Det har mange omfang, ettersom det er en av de nye teknologiene. Ved å forstå RDD kan du enkelt få kunnskap om behandling og lagring av enorme datamengder. Data som er byggesteinen gjør det obligatorisk for RDD å bli.
Behov for RDD
For å utføre dataoperasjoner raskt og effektivt brukes RDDer. In-memory-konseptet hjelper deg med å få dataene raskt og gjenbrukbarhet gjør det effektivt.
Hvordan vil RDD hjelpe i karrierevekst?
Det blir mye brukt i databehandling og analyse. Når du lærer RDD, vil du kunne jobbe med Spark som er sterkt anbefalt innen teknologi i disse dager. Du kan enkelt be om høyning og også søke på høyt betalte jobber.
Konklusjon
For å konkludere, hvis du vil være i dataindustrien og analysen, er det vel et plusspoeng. Det vil hjelpe deg i arbeidet med de nyeste teknologiene med smidighet og effektivitet.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva er RDD ?. Her diskuterte vi begrepet, omfang, behov, karriere, forståelse, arbeid og fordeler ved RDD. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer-
- Hva er virtualisering?
- Hva er Big Data Technology
- Hva er Apache Spark?
- Fordeler med OOP