Wprowadzenie do RDD
Aby zrozumieć podstawową funkcjonalność zestawu Resilient Distributed Data (RDD), ważna jest znajomość podstaw Spark. Jest to główny składnik Spark. Spark to silnik przetwarzania danych, który zapewnia szybszą i łatwą analizę. Spark wykonuje przetwarzanie w pamięci za pomocą zestawów Resilient Distributed Data. Oznacza to, że przechwytuje większość danych w pamięci. Pomaga w zarządzaniu rozproszonym przetwarzaniem danych. Następnie można również zająć się transformacją danych. Każdy zestaw danych w RDD jest najpierw dzielony na logiczne części i może być obliczany na różnych węzłach klastra.
Definicja
Zestaw Resilient Distributed Data jest podstawowym składnikiem Spark. Każdy zestaw danych jest podzielony na logiczne części, które można łatwo obliczyć w różnych węzłach klastra. Mogą pracować równolegle i są odporne na uszkodzenia. Obiekty RDD mogą być tworzone przez Python, Java lub Scala. Może także obejmować klasy zdefiniowane przez użytkownika. Aby uzyskać szybsze, wydajniejsze i dokładniejsze wyniki, Spark używa RDD. RDD można tworzyć na dwa sposoby. Można równolegle do istniejącej kolekcji w programie sterownika Spark Context. Innym sposobem może być odwołanie się do zestawu danych w zewnętrznym systemie pamięci masowej, którym może być HDFS, HBase lub dowolne inne źródło, które ma format pliku Hadoop.
Zrozumienie
Aby to lepiej zrozumieć, musimy wiedzieć, czym się różnią i jakie są czynniki wyróżniające. Poniżej znajduje się kilka czynników, które wyróżniają RDD.
1. W pamięci: jest to najważniejsza cecha RDD. Zbiór tworzonych obiektów jest przechowywany w pamięci na dysku. Zwiększa to szybkość wykonywania Spark w trakcie pobierania danych z danych zapisanych w pamięci. Nie ma potrzeby pobierania danych z dysku dla jakiejkolwiek operacji.
2. Leniwa ocena: Transformacja w Spark jest leniwa. Dane dostępne w RDD nie są wykonywane, dopóki nie zostanie na nich wykonana żadna akcja. Aby uzyskać dane, użytkownik może skorzystać z akcji count () na RDD.
3. Włącz buforowanie: Ponieważ RDD jest leniwie oceniane, działania, które są na nim wykonywane, muszą zostać ocenione. Prowadzi to do utworzenia RDD dla wszystkich transformacji. Dane mogą również pozostać na pamięci lub dysku.
W jaki sposób RDD sprawia, że praca jest tak łatwa?
RDD pozwala mieć wszystkie twoje pliki wejściowe, jak każda inna zmienna, która jest obecna. Nie jest to możliwe przy użyciu funkcji Map Reduce. Te RDD są automatycznie dystrybuowane w dostępnej sieci za pośrednictwem partycji. Za każdym razem, gdy wykonywana jest akcja, zadanie jest uruchamiane dla każdej partycji. To zachęca do równoległości, tym więcej partycji więcej równoległości. Partycje są automatycznie określane przez Spark. Po wykonaniu tej czynności RDD mogą wykonywać dwie operacje. Obejmuje to działania i transformacje.
Co możesz zrobić z RDD?
Jak wspomniano w poprzednim punkcie, można go użyć do dwóch operacji. Obejmuje to działania i transformacje. W przypadku transformacji nowy zestaw danych jest tworzony z istniejącego zestawu danych. Każdy zestaw danych jest przekazywany przez funkcję. W wyniku tego wysyła nowy RDD.
Działania natomiast zwracają wartość do programu. Wykonuje obliczenia na wymaganym zestawie danych. Tutaj, gdy wykonywana jest akcja, nowy zestaw danych nie jest tworzony. Dlatego można je uznać za operacje RDD, które zwracają wartości inne niż RDD. Wartości te są przechowywane w systemach zewnętrznych lub w sterownikach.
Praca z RDD
Aby pracować wydajnie, należy wykonać poniższe kroki. Począwszy od pobierania plików danych. Można je łatwo uzyskać za pomocą polecenia importu. Po wykonaniu tej czynności następnym krokiem jest utworzenie plików danych. Zwykle dane są ładowane do RDD przez plik. Można go również utworzyć za pomocą polecenia równoległego. Po wykonaniu tej czynności użytkownicy mogą łatwo rozpocząć wykonywanie różnych zadań. Transformacje, które obejmują transformację filtra, transformację mapy, w której mapa może być również używana ze wstępnie zdefiniowanymi funkcjami. Można również wykonać różne działania. Obejmują one zbieranie akcji, zliczanie akcji, podejmowanie akcji itp. Po utworzeniu RDD i wykonaniu podstawowych transformacji próbkowany jest RDD. Odbywa się to za pomocą transformacji próbki i podejmuje próbkę działania. Transformacje pomagają w stosowaniu kolejnych transformacji, a działania pomagają w pobieraniu danej próbki.
Zalety
Poniżej przedstawiono główne właściwości lub zalety, które wyróżniają RDD.
1. Niezmienny i podzielony na partycje: wszystkie rekordy są podzielone na partycje, a zatem RDD jest podstawową jednostką równoległości. Każda partycja jest logicznie podzielona i jest niezmienna. Pomaga to w osiągnięciu spójności danych.
2. Operacje gruboziarniste: są to operacje, które są stosowane do wszystkich elementów obecnych w zbiorze danych. Aby rozwinąć, jeśli zestaw danych ma mapę, filtr i grupę według operacji, zostaną one wykonane na wszystkich elementach obecnych na tej partycji.
3. Transformacja i akcje: Po utworzeniu akcji dane można odczytać tylko ze stabilnej pamięci. Obejmuje to HDFS lub poprzez przekształcenie istniejących RDD. Działania można również wykonywać i zapisywać osobno.
4. Tolerancja błędów: Jest to główna zaleta korzystania z niej. Ponieważ tworzony jest zestaw transformacji, wszystkie zmiany są rejestrowane, a rzeczywiste dane raczej nie powinny być zmieniane.
5. Trwałość: Można go ponownie wykorzystać, co czyni je trwałymi.
Wymagane umiejętności
W przypadku RDD musisz mieć podstawowe pojęcie o ekosystemie Hadoop. Gdy masz pomysł, możesz łatwo zrozumieć Spark i poznać pojęcia RDD.
Dlaczego warto korzystać z RDD?
RDD są głównym tematem miasta, głównie ze względu na szybkość, z jaką przetwarza ogromne ilości danych. RDD są trwałe i odporne na uszkodzenia, dzięki czemu dane pozostają odporne.
Zakres
Ma wiele zakresów, ponieważ jest jedną z nowych technologii. Rozumiejąc RDD, możesz łatwo uzyskać wiedzę na temat przetwarzania i przechowywania ogromnych ilości danych. Dane będące elementem składowym sprawiają, że RDD musi zostać.
Potrzeba RDD
W celu szybkiego i wydajnego wykonywania operacji na danych stosuje się RDD. Koncepcja w pamięci pomaga w szybkim uzyskaniu danych, a ponowne użycie czyni je wydajnymi.
Jak RDD pomoże w rozwoju kariery?
Jest szeroko stosowany w przetwarzaniu danych i analizach. Gdy nauczysz się RDD, będziesz mógł pracować z Spark, który jest obecnie wysoce zalecany w technologii. Możesz łatwo poprosić o podwyżkę, a także ubiegać się o dobrze płatną pracę.
Wniosek
Podsumowując, jeśli chcesz pozostać w branży danych i analizie, to z pewnością plus. Pomoże Ci w pracy z najnowszymi technologiami z zwinnością i wydajnością.
Polecane artykuły
To był przewodnik po czym jest RDD ?. Tutaj omówiliśmy koncepcję, zakres, potrzebę, karierę, zrozumienie, działanie i zalety RDD. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Co to jest wirtualizacja?
- Co to jest technologia Big Data
- Co to jest Apache Spark?
- Zalety OOP