Inleiding tot RDD
Om de basisfunctionaliteit van de set Resilient Distributed Data (RDD) te begrijpen, is het belangrijk om de basisprincipes van Spark te kennen. Het is een belangrijk onderdeel in Spark. Spark is een gegevensverwerkingsengine die snellere en eenvoudige analyses biedt. Spark verwerkt in het geheugen met behulp van Resilient Distributed Data-sets. Dit betekent dat de meeste gegevens in het geheugen worden vastgelegd. Het helpt bij het beheer van de gedistribueerde verwerking van gegevens. Hierna kan ook de datatransformatie worden geregeld. Elke gegevensset in RDD wordt eerst in logische delen verdeeld en kan op verschillende knooppunten van het cluster worden berekend.
Definitie
Een set met veerkrachtig gedistribueerde gegevens is het basisonderdeel van Spark. Elke gegevensset is verdeeld in logische delen en deze kunnen eenvoudig worden berekend op verschillende knooppunten van het cluster. Ze kunnen parallel worden gebruikt en zijn fouttolerant. RDD-objecten kunnen worden gemaakt door Python, Java of Scala. Het kan ook door de gebruiker gedefinieerde klassen bevatten. Voor snellere, efficiënte en accurate resultaten wordt RDD door Spark gebruikt. RDD's kunnen op twee manieren worden gemaakt. Je kunt een bestaande verzameling in je Spark Context-stuurprogramma parallel laten lopen. De andere manier is om te verwijzen naar een gegevensset in een extern opslagsysteem dat HDFS, HBase of een andere bron met Hadoop-bestandsindeling kan zijn.
Begrip
Om het beter te begrijpen, moeten we weten hoe ze verschillen en wat de onderscheidende factoren zijn. Hieronder staan de enkele factoren die RDD's onderscheiden.
1. In het geheugen: dit is de belangrijkste functie van RDD. De verzameling objecten die worden gemaakt, wordt opgeslagen in het geheugen op de schijf. Dit verhoogt de uitvoeringssnelheid van Spark terwijl de gegevens worden opgehaald uit gegevens die zich in het geheugen bevinden. Het is niet nodig dat gegevens voor enige bewerking van de schijf worden opgehaald.
2. Luie evaluatie: de transformatie in Spark is lui. De gegevens die beschikbaar zijn in RDD worden niet uitgevoerd totdat er enige actie op wordt uitgevoerd. Om de data te krijgen kan de gebruiker gebruik maken van count () actie op RDD.
3. Cach inschakelen: aangezien RDD lui wordt geëvalueerd, moeten de acties die erop worden uitgevoerd worden geëvalueerd. Dit leidt tot de oprichting van RDD's voor alle transformaties. De gegevens kunnen ook op geheugen of schijf blijven staan.
Hoe maakt RDD werken zo gemakkelijk?
Met RDD hebt u al uw invoerbestanden zoals elke andere variabele die aanwezig is. Dit is niet mogelijk met behulp van Map Reduce. Deze RDD's worden automatisch verdeeld over het beschikbare netwerk via partities. Wanneer een actie wordt uitgevoerd, wordt een taak gestart per partitie. Dit stimuleert parallellisme, meer het aantal partities meer het parallellisme. De partities worden automatisch bepaald door Spark. Zodra dit is gebeurd, kunnen twee bewerkingen worden uitgevoerd door RDD's. Dit omvat acties en transformaties.
Wat kunt u doen met RDD?
Zoals vermeld in het vorige punt, kan het voor twee bewerkingen worden gebruikt. Dit omvat acties en transformaties. In het geval van transformatie wordt een nieuwe gegevensset gemaakt op basis van een bestaande gegevensset. Elke gegevensset wordt door een functie geleid. Als retourwaarde wordt hierdoor een nieuwe RDD verzonden.
Acties daarentegen retourneren waarde naar het programma. Het voert de berekeningen uit op de vereiste gegevensset. Hier wordt de nieuwe gegevensset niet gemaakt wanneer de actie wordt uitgevoerd. Daarom kunnen ze worden gezegd als RDD-bewerkingen die niet-RDD-waarden retourneren. Deze waarden worden opgeslagen op externe systemen of op de stuurprogramma's.
Werken met RDD
Om er efficiënt mee te werken is het belangrijk om de onderstaande stappen te volgen. Beginnend met het ophalen van de gegevensbestanden. Deze kunnen eenvoudig worden verkregen door gebruik te maken van het importcommando. Zodra dit is gedaan, is de volgende stap het maken van gegevensbestanden. Gewoonlijk worden gegevens via een bestand in RDD geladen. Het kan ook worden gemaakt met een parallellisatieopdracht. Zodra dit is gebeurd, kunnen gebruikers gemakkelijk verschillende taken beginnen uit te voeren. Transformaties die filtertransformatie omvatten, kaarttransformatie waarbij een kaart ook met vooraf gedefinieerde functies kan worden gebruikt. Verschillende acties kunnen ook worden uitgevoerd. Deze omvatten actie verzamelen, actie tellen, actie ondernemen, etc. Nadat de RDD is gemaakt en basistransformaties zijn uitgevoerd, wordt de RDD bemonsterd. Het wordt uitgevoerd door gebruik te maken van voorbeeldtransformatie en actie te ondernemen. Transformaties helpen bij het toepassen van opeenvolgende transformaties en acties helpen bij het ophalen van het gegeven monster.
voordelen
De volgende zijn de belangrijkste eigenschappen of voordelen die RDD's onderscheiden.
1. Onveranderlijk en gepartitioneerd : alle records zijn gepartitioneerd en daarom is RDD de basiseenheid van parallellisme. Elke partitie is logisch verdeeld en is onveranderlijk. Dit helpt bij het bereiken van de consistentie van gegevens.
2. Grofkorrelige bewerkingen: dit zijn de bewerkingen die worden toegepast op alle elementen die aanwezig zijn in een gegevensset. Om uit te werken, als een gegevensset een kaart, een filter en een groep bevat door een bewerking, worden deze uitgevoerd op alle elementen die aanwezig zijn in die partitie.
3. Transformatie en acties: na het maken van acties kunnen gegevens worden gelezen uit alleen stabiele opslag. Dit omvat HDFS of door transformaties aan te brengen in bestaande RDD's. Acties kunnen ook afzonderlijk worden uitgevoerd en opgeslagen.
4. Fouttolerantie: dit is het grote voordeel van het gebruik ervan. Aangezien een set transformaties wordt gemaakt, worden alle wijzigingen vastgelegd en wordt niet de voorkeur gegeven aan de daadwerkelijke gegevens.
5. Persistentie: het kan worden hergebruikt waardoor ze persistent worden.
Benodigde vaardigheden
Voor RDD moet u een basisidee hebben over het Hadoop-ecosysteem. Als u eenmaal een idee hebt, kunt u Spark gemakkelijk begrijpen en de concepten in RDD leren kennen.
Waarom zouden we RDD gebruiken?
RDD's zijn het gesprek van de stad vooral vanwege de snelheid waarmee het enorme hoeveelheden gegevens verwerkt. RDD's zijn persistent en fouttolerant waardoor gegevens veerkrachtig blijven.
strekking
Het heeft veel toepassingsgebieden omdat het een van de opkomende technologieën is. Door RDD te begrijpen, kunt u gemakkelijk kennis krijgen van het verwerken en opslaan van grote hoeveelheden gegevens. Omdat data de bouwsteen is, moet RDD blijven.
Behoefte aan RDD
Om gegevensbewerkingen snel en efficiënt uit te voeren, worden RDD's gebruikt. Het in-memory-concept helpt de gegevens snel te krijgen en herbruikbaarheid maakt het efficiënt.
Hoe zal RDD helpen bij carrièregroei?
Het wordt veel gebruikt in gegevensverwerking en analyse. Als je eenmaal RDD hebt geleerd, kun je met Spark werken, wat tegenwoordig sterk wordt aanbevolen in technologie. Je kunt eenvoudig vragen om loonsverhoging en ook solliciteren naar goedbetaalde banen.
Conclusie
Kortom, als u in de data-industrie en analyse wilt blijven, is dit zeker een pluspunt. Het zal u helpen bij het werken met de nieuwste technologieën met behendigheid en efficiëntie.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding geweest voor Wat is RDD ?. Hier hebben we het concept, toepassingsgebied, behoefte, carrière, begrip, werking en voordelen van RDD besproken. U kunt ook door onze andere voorgestelde artikelen gaan voor meer informatie-
- Wat is virtualisatie?
- Wat is big data-technologie
- Wat is Apache Spark?
- Voordelen van OOP