Uvod u RDD
Da biste razumjeli osnovne funkcionalnosti skupa Resilient Distributed Data (RDD), važno je znati osnove iskre. Glavna je komponenta u Sparku. Spark je motor za obradu podataka koji pruža bržu i jednostavniju analizu. Spark vrši memorijsku obradu uz pomoć otpornih skupova podataka. To znači da ulovi većinu podataka u memoriji. Pomaže u upravljanju distribuiranom obradom podataka. Nakon toga može se pobrinuti i za transformaciju podataka. Svaki skup podataka u RDD-u prvo se dijeli na logičke dijelove i može se izračunati na različitim čvorovima klastera.
definicija
Elastični raspoređeni skup podataka osnovna je komponenta iskre. Svaki skup podataka podijeljen je u logičke dijelove i oni se mogu lako izračunati na različitim čvorovima klastera. Mogu se raditi paralelno i otporne su na oštećenja. RDD objekte mogu kreirati Python, Java ili Scala. Također može uključivati klase koje definira korisnik. Da bi postigli brže, učinkovite i točne rezultate, Spark koristi RDD. RDD-ovi se mogu stvoriti na dva načina. Može biti paralelizacija postojeće kolekcije u vašem programu za pokretanje iskre. Drugi način je referenciranje skupa podataka u vanjskom sustavu za pohranu koji može biti HDFS, HBase ili bilo koji drugi izvor koji ima Hadoop format datoteke.
Razumijevanje
Da bismo ga bolje razumjeli moramo znati u čemu se razlikuju i koji su čimbenici. Ispod je nekoliko čimbenika koji razlikuju RDD.
1. U memoriji: Ovo je najvažnija značajka RDD-a. Zbirka stvorenih objekata pohranjuje se u memoriju na disku. To povećava brzinu izvršenja iskre jer se podaci preuzimaju iz podataka u memoriji. Nema potrebe za podacima koji se preuzimaju s diska za bilo koju operaciju.
2. Ljekovita procjena: Transformacija u Sparu je lijena. Podaci dostupni u RDD-u ne izvršavaju se dok se na njima ne izvrši nijedna radnja. Za dobivanje podataka korisnik može upotrijebiti count () radnju na RDD-u.
3. Omogući spremanje: Budući da se RDD lijeno ocjenjuje, radnje koje se na njima izvršavaju trebaju se procijeniti. To dovodi do stvaranja RDD-a za sve transformacije. Podaci također mogu ostati u memoriji ili na disku.
Kako RDD čini rad tako lakim?
RDD omogućava vam da imate sve svoje ulazne datoteke poput bilo koje druge prisutne varijable. To nije moguće upotrebom karte Smanjivanje. Ovi se RDD-ovi automatski distribuiraju preko dostupne mreže putem particija. Kad god se izvrši neka radnja, zadatak se pokreće po particiji. To potiče paralelizam, Što više particija više paralelizam. Spark automatski određuje particije. Jednom kada to učinite, dvije operacije mogu obavljati RDD-ovi. To uključuje akcije i transformacije.
Što možete učiniti s RDD-om?
Kao što je spomenuto u prethodnoj točki, može se koristiti za dvije operacije. To uključuje akcije i transformacije. U slučaju transformacije, novi skup podataka stvara se iz postojećeg skupa podataka. Svaki skup podataka prolazi kroz funkciju. Kao povratna vrijednost, kao rezultat toga šalje novi RDD.
Akcije s druge strane vraćaju vrijednost programu. On izračunava na potrebnom skupu podataka. Ovdje kad se radnja izvodi novi skup podataka se ne stvara. Stoga se mogu reći kao RDD operacije koje vraćaju ne-RDD vrijednosti. Te se vrijednosti pohranjuju ili na vanjskim sustavima ili na upravljačke programe.
Rad sa RDD-om
Za efikasnu suradnju važno je slijediti korake u nastavku. Počevši s dobivanjem podataka. To se lako može dobiti upotrebom naredbe za uvoz. Nakon što to učinite, sljedeći korak je stvaranje datoteka s podacima. Podaci se obično učitavaju u RDD kroz datoteku. Također se može stvoriti pomoću naredbe paralelizacije. Nakon što je to učinjeno, korisnici mogu lako započeti s obavljanjem različitih zadataka. Transformacije koje uključuju transformaciju filtera, transformaciju karte gdje se karta može koristiti i s unaprijed definiranim funkcijama. Također se mogu izvesti različite akcije. To uključuje akciju prikupljanja, brojanje, poduzimanje akcije itd. Jednom kada se stvori RDD i izvrše osnovne transformacije, tada se RDD uzorkuje. Izvodi se korištenjem transformacije uzorka i poduzimanjem uzorka. Transformacije pomažu u primjeni uzastopnih transformacija, a akcije pomažu u dohvaćanju datog uzorka.
prednosti
Slijede glavna svojstva ili prednosti koje razlikuju RDD.
1. Nepromenjivi i particionirani: Svi su zapisi particionirani i stoga je RDD osnovna jedinica paralelizma. Svaka je particija logički podijeljena i nepromjenjiva je. To pomaže u postizanju dosljednosti podataka.
2. Operacije grubog zrna: To su operacije koje se primjenjuju na sve elemente koji su prisutni u skupu podataka. Da bismo razradili, ako skup podataka ima kartu, filtar i grupu operacijom, tada će se oni izvoditi na svim elementima koji su prisutni u toj particiji.
3. Transformacija i radnje: Nakon kreiranja radnji podaci se mogu očitati iz stabilnog prostora za pohranu. To uključuje HDFS ili izvršavanje transformacija na postojeće RDD. Radnje se također mogu izvoditi i spremiti odvojeno.
4. Tolerancija pogreške: To je glavna prednost korištenja. Budući da se stvara niz transformacija, sve se promjene bilježe, a radije se ne preferiraju stvarni podaci.
5. Upornost: Može se ponovo upotrijebiti što ih čini postojanim.
Potrebne vještine
Za RDD morate imati osnovnu ideju o Hadoop ekosustavu. Jednom kada imate ideju, lako možete razumjeti Spark i upoznati koncepte iz RDD-a.
Zašto bismo trebali koristiti RDD?
RDD-ovi su u gradu uglavnom zbog brzine kojom obrađuje ogromne količine podataka. RDD su postojani i otporni na greške što čini da podaci ostanu otporni.
djelokrug
Ima puno opsega, jer je to jedna od tehnologija u nastajanju. Razumijevanjem RDD-a lako steći znanje o obradi i pohranjivanju ogromnih količina podataka. Podaci kao građevni blok obavezno ostaju RDD.
Potreba za RDD-om
Za brzo i učinkovito korištenje podatkovnih operacija koriste se RDD-ovi. Koncept ugrađene u memoriju pomaže u brzom dobivanju podataka, a upotreba ga čini učinkovitom.
Kako će RDD pomoći u razvoju karijere?
Široko se koristi u obradi podataka i analitici. Jednom kada naučite RDD, moći ćete raditi sa Sparkom koji je ovih dana visoko preporučen u tehnologiji. Možete jednostavno zatražiti povećanje i također se prijaviti za visoko plaćene poslove.
Zaključak
Zaključno, ako želite ostati u industriji podataka i analitike, to je sigurno plus. To će vam pomoći u radu s najnovijim tehnologijama okretnost i učinkovitost.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Što je RDD ?. Ovdje smo razgovarali o konceptu, opsegu, potrebi, karijeri, razumijevanju, radu i prednostima RDD-a. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je virtualizacija?
- Što je tehnologija velikih podataka
- Što je Apache Spark?
- Prednosti OOP-a
