Вступ до RDD
Щоб зрозуміти основні функціональні можливості набору Resilient Distributed Data (RDD), важливо знати основи Spark. Це головний компонент у Spark. Spark - це двигун обробки даних, який забезпечує більш швидку та просту аналітику. Spark здійснює обробку в пам'яті за допомогою стійких наборів даних. Це означає, що вона зберігає більшість даних у пам'яті. Це допомагає в управлінні розподіленою обробкою даних. Після цього також можна подбати про перетворення даних. Кожен набір даних у RDD спочатку розділяється на логічні частини, і його можна обчислити на різних вузлах кластера.
Визначення
Еластичний розподілений набір даних є основним компонентом Spark. Кожен набір даних розділений на логічні частини, і їх можна легко обчислити на різних вузлах кластера. Вони можуть експлуатуватися паралельно і є відмовними. Об'єкти RDD можуть бути створені Python, Java або Scala. Він також може включати визначені користувачем класи. Для отримання більш швидких, ефективних та точних результатів Spark використовує RDD. RDD можна створити двома способами. Це може бути паралелізація існуючої колекції у вашій програмі драйверів Spark Context. Інший спосіб може бути посиланням на набір даних у зовнішній системі зберігання, яка може бути HDFS, HBase або будь-яким іншим джерелом, що має формат файлу Hadoop.
Розуміння
Щоб краще зрозуміти це, ми повинні знати, чим вони відрізняються і які є відмінні фактори. Нижче наведено декілька факторів, які відрізняють RDD.
1. У пам'яті: Це найважливіша особливість RDD. Колекція створених об'єктів зберігається в пам'яті на диску. Це збільшує швидкість виконання Spark, коли дані витягуються з даних, що знаходяться в пам'яті. Немає необхідності в отриманні даних з диска для жодної операції.
2. Ледача оцінка: Перетворення в Іскрі ліниве. Дані, наявні в RDD, не виконуються, поки на них не буде виконано жодної дії. Для отримання даних користувач може скористатися count () дією на RDD.
3. Увімкнути кеш: Коли RDD ліниво оцінюється, дії, які виконуються на них, потрібно оцінювати. Це призводить до створення RDD для всіх перетворень. Дані також можуть зберігатися на пам'яті чи диску.
Як RDD робить роботу такою простою?
RDD дозволяє мати всі вхідні файли, як і будь-яку іншу змінну, яка є в наявності. Це неможливо за допомогою зменшення карт. Ці RDD автоматично розподіляються по доступній мережі через розділи. Щоразу, коли виконується дія, запускається завдання для кожного розділу. Це заохочує паралелізм, тим більше кількість розділів, тим більше паралелізм. Розділи автоматично визначаються Spark. Після цього дві RDD можуть виконувати дві операції. Сюди входять дії та перетворення.
Що ви можете зробити з RDD?
Як було сказано в попередньому пункті, його можна використовувати для двох операцій. Сюди входять дії та перетворення. У разі перетворення створюється новий набір даних із наявного набору даних. Кожен набір даних передається через функцію. Як повернене значення, в результаті він надсилає новий RDD.
Дії з іншого боку повертають програмі значення. Він виконує обчислення на необхідному наборі даних. Тут, коли виконується дія, новий набір даних не створюється. Отже, їх можна назвати операціями RDD, які повертають значення, що не є RDD. Ці значення зберігаються або на зовнішніх системах, або у драйверах.
Робота з RDD
Для ефективної роботи важливо виконувати наступні кроки. Починаючи з отримання файлів даних. Їх можна легко отримати, скориставшись командою import. Після цього наступним кроком буде створення файлів даних. Зазвичай дані завантажуються в RDD через файл. Він також може бути створений за допомогою команди паралелізації. Після цього користувачі можуть легко почати виконувати різні завдання. Трансформації, що включають перетворення фільтрів, перетворення карти, де карта може використовуватися і заздалегідь визначеними функціями. Також можуть виконуватися різні дії. Сюди входять дії збирання, підрахунок дій, вжиття дій тощо. Після того, як створено RDD та здійснено основні перетворення, тоді RDD відбирається. Він виконується шляхом використання перетворення зразка та вжиття вибіркової дії. Перетворення допомагають у застосуванні послідовних перетворень, а дії допомагають отримати даний зразок.
Переваги
Нижче наведені основні властивості або переваги, які відрізняють RDD.
1. Незмінні та розділені: Усі записи розділені і, отже, RDD є основною одиницею паралелізму. Кожен розділ логічно розділений і є незмінним. Це допомагає досягти узгодженості даних.
2. Грубозернисті операції: це операції, які застосовуються до всіх елементів, які присутні в наборі даних. Щоб уточнити, якщо набір даних містить карту, фільтр та групу за допомогою операції, вони виконуватимуться на всіх елементах, які є в цьому розділі.
3. Перетворення та дії: Після створення дій дані можна читати лише з стабільної пам’яті. Сюди входить HDFS або шляхом перетворення на існуючі RDD. Дії також можна виконувати та зберігати окремо.
4. Толерантність помилок: це головна перевага його використання. Оскільки набір перетворень створюється, всі зміни реєструються, а фактичні дані не бажають змінювати.
5. Наполегливість: Її можна повторно використовувати, що робить їх стійкими.
Необхідні навички
Для RDD потрібно мати основне уявлення про екосистему Hadoop. Зробивши ідею, ви зможете легко зрозуміти Spark та ознайомитись із поняттями RDD.
Чому ми повинні використовувати RDD?
RDD - це розмова про місто головним чином через швидкість, з якою він обробляє величезну кількість даних. RDD є стійкими та стійкими до помилок, завдяки чому дані залишаються стійкими.
Область застосування
Він має багато областей застосування, оскільки це одна з нових технологій. Розуміючи RDD, ви можете легко отримати знання про обробку та зберігання величезної кількості даних. Дані, що є складовим блоком, зобов’язують залишати RDD.
Потреба в RDD
Для швидкого та ефективного виконання операцій з даними використовуються RDD. Концепція в пам'яті допомагає швидко отримувати дані, а їх повторне використання робить її ефективною.
Як допоможе RDD у кар’єрному зростанні?
Він широко використовується в обробці даних та аналітиці. Як тільки ви засвоїте RDD, ви зможете працювати з Spark, який сьогодні дуже рекомендується в технології. Ви можете легко попросити підвищення, а також подати заявку на високооплачувані роботи.
Висновок
На закінчення, якщо ви хочете залишитися в галузі даних та аналітики, це, безумовно, плюс. Це допоможе вам у роботі з новітніми технологіями спритність та ефективність.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо того, що таке RDD ?. Тут ми обговорили концепцію, сферу застосування, необхідність, кар'єру, розуміння, роботу та переваги НДР. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Що таке віртуалізація?
- Що таке технології великих даних
- Що таке Apache Spark?
- Переваги ООП