Johdatus RDD: hen

Jotta joustavan hajautettujen tietojen (RDD) perustoiminnot ymmärretään, on tärkeää tietää Sparkin perusteet. Se on tärkeä komponentti Sparkissa. Spark on tietojenkäsittelykone, joka tarjoaa nopeamman ja helpon analysoinnin. Spark suorittaa muistin muokkausta joustavien hajautettujen tietojoukkojen avulla. Tämä tarkoittaa, että se tarttuu suurimpaan osaan muistiin tallennetuista tiedoista. Se auttaa hajautetun tietojenkäsittelyn hallinnassa. Tämän jälkeen myös tietojen muuntamisesta voidaan huolehtia. Jokainen RDD: n tietojoukko jaetaan ensin loogisiin osiin ja se voidaan laskea klusterin eri solmuilla.

Määritelmä

Joustava hajautettu tietojoukko on Sparkin peruskomponentti. Jokainen tietojoukko on jaettu loogisiin osiin ja nämä voidaan helposti laskea klusterin eri solmuilla. Niitä voidaan käyttää rinnakkain ja ne ovat sietäviä. RDD-objektit voidaan luoda Python, Java tai Scala. Se voi sisältää myös käyttäjän määrittelemiä luokkia. Saadaksesi nopeampia, tehokkaita ja tarkkoja tuloksia Spark käyttää RDD: tä. RDD: t voidaan luoda kahdella tavalla. Voidaan yhdenmukaistaa olemassa olevaa kokoelmaa Spark Context -ajuriohjelmassa. Toinen tapa voi olla viittaus tietokokonaisuuteen ulkoisessa tallennusjärjestelmässä, joka voi olla HDFS, HBase tai mikä tahansa muu lähde, jolla on Hadoop-tiedostomuoto.

Ymmärtäminen

Ymmärtääksemme sitä paremmin meidän on tiedettävä, miten ne ovat erilaisia ​​ja mitkä ovat erottavia tekijöitä. Alla on muutama tekijä, joka erottaa RDD: t.

1. Muistissa: Tämä on RDD: n tärkein ominaisuus. Luotujen objektien kokoelma tallennetaan levyn muistiin. Tämä lisää Sparkin suoritusnopeutta, kun dataa noudetaan muistista olevasta tiedosta. Tietoja ei tarvitse hakea levyltä mistään toiminnasta.

2. Laiska arviointi: Muutos Sparkissa on laiska. RDD: ssä käytettävissä olevaa tietoa ei suoriteta, ennen kuin heille suoritetaan jokin toimenpide. Tietojen hankkimiseksi käyttäjä voi käyttää count () -toimintoa RDD: ssä.

3. Välimuisti käytössä: Koska RDD: tä arvioidaan laiskasti, niille suoritetut toimet on arvioitava. Tämä johtaa RDD: n luomiseen kaikille muunnoksille. Tiedot voivat pysyä muistissa tai levyllä.

Kuinka RDD tekee työskentelystä niin helppoa?

RDD antaa sinulle kaikki syöttötiedostot kuten muutkin muuttujat, jotka ovat läsnä. Tämä ei ole mahdollista käyttämällä Map Reduce -toimintoa. Nämä RDD: t jakautuvat automaattisesti käytettävissä olevaan verkkoon osioiden kautta. Aina kun jokin toiminto suoritetaan, tehtävä aloitetaan osiota kohden. Tämä rohkaisee rinnakkaisuutta, sitä enemmän osiot lisäävät samansuuntaisuutta. Spark määrittää osiot automaattisesti. Kun tämä on tehty, RDD voi suorittaa kaksi operaatiota. Tämä sisältää toiminnot ja muutokset.

Mitä voit tehdä RDD: llä?

Kuten edellisessä kohdassa mainittiin, sitä voidaan käyttää kahteen operaatioon. Tämä sisältää toiminnot ja muutokset. Muuntamisen tapauksessa luodaan uusi tietojoukko olemassa olevasta tietojoukosta. Jokainen tietojoukko välitetään toiminnon läpi. Palautusarvona se lähettää tuloksena uuden RDD: n.

Toisaalta toiminnot palauttavat arvon ohjelmalle. Se laskee vaaditun tietojoukon. Täällä, kun toiminto suoritetaan, uutta tietojoukkoa ei luoda. Siksi niitä voidaan sanoa RDD-operaatioina, jotka palauttavat ei-RDD-arvot. Nämä arvot tallennetaan joko ulkoisiin järjestelmiin tai ohjaimiin.

Yhteistyö RDD: n kanssa

Jotta toimisit tehokkaasti, on tärkeää noudattaa seuraavia vaiheita. Alkaen datatiedostojen hankkimisesta. Nämä voidaan helposti hankkia käyttämällä komentoa import. Kun tämä on tehty, seuraava vaihe on luoda datatiedostoja. Yleensä tiedot ladataan RDD-tiedostoon tiedoston kautta. Se voidaan luoda myös rinnakkaiskomennolla. Kun tämä on tehty, käyttäjät voivat helposti alkaa suorittaa erilaisia ​​tehtäviä. Transformaatiot, jotka sisältävät suodattimen muuntamisen, kartan muuntamisen, jossa karttaa voidaan käyttää myös ennalta määriteltyjen toimintojen kanssa. Myös erilaisia ​​toimintoja voidaan suorittaa. Näitä ovat keräystoiminto, toiminnan laskeminen, toimien toteuttaminen jne. Kun RDD on luotu ja perusmuunnokset on tehty, RDD otetaan näytteestä. Se suoritetaan hyödyntämällä näytteen muuntamista ja ottamalla näytteen toiminta. Muunnokset auttavat peräkkäisten muunnosten soveltamisessa ja toimenpiteet auttavat tietyn näytteen noutamisessa.

edut

Seuraavat ovat tärkeimmät ominaisuudet tai edut, jotka erottavat RDD: t.

1. Sulautumaton ja osioitu : Kaikki tietueet on osioitu, joten RDD on rinnakkaisuuden perusyksikkö. Jokainen osio on jaettu loogisesti ja se on muuttumaton. Tämä auttaa saavuttamaan tietojen yhdenmukaisuuden.

2. Karkeakokoiset operaatiot: Nämä ovat toiminnot, joita sovelletaan kaikkiin tietojoukossa oleviin elementteihin. Tarkentamiseksi, jos tietojoukolla on kartta, suodatin ja ryhmä operaation avulla, nämä suoritetaan kaikille kyseisessä osiossa oleville elementeille.

3. Muuntaminen ja toiminnot: Toimintojen luomisen jälkeen tietoja voidaan lukea vain vakaasta tallennustilasta. Tämä sisältää HDFS: n tai tekemällä muunnoksia olemassa oleviin RDD: iin. Toiminnot voidaan suorittaa ja tallentaa myös erikseen.

4. Vikatoleranssi: Tämä on sen käytön tärkein etu. Koska joukko muunnoksia luodaan, kaikki muutokset kirjataan lokiin eikä varsinaista tietoa ole mieluummin muuttaa.

5. Pysyvyys: Sitä voidaan käyttää uudelleen, mikä tekee niistä pysyviä.

Vaadittavat taidot

RDD: tä varten sinulla on oltava perusajatus Hadoop-ekosysteemistä. Kun sinulla on idea, voit helposti ymmärtää Sparkin ja tutustua RDD: n käsitteisiin.

Miksi meidän pitäisi käyttää RDD: tä?

Tutkimus-, kehitys- ja kehitystoimet ovat kaupungin puhetta lähinnä sen nopeuden vuoksi, jolla se käsittelee valtavia tietomääriä. RDD: t ovat pysyviä ja vikasietoisia, mikä tekee datasta pysyvän joustavana.

laajuus

Sillä on paljon laajuuksia, koska se on yksi nousevista tekniikoista. Ymmärtämällä RDD: n saat helposti tietoa valtavien tietojen käsittelystä ja tallentamisesta. Tiedot rakennusaineena tekevät RDD: n oleskelun pakolliseksi.

RDD: n tarve

Tietotoimintojen suorittamiseksi nopeasti ja tehokkaasti käytetään RDD: tä. Muistin sisäinen konsepti auttaa tiedon nopeaan saamisessa, ja uudelleenkäytettävyys tekee siitä tehokkaan.

Kuinka RDD auttaa urakehityksessä?

Sitä käytetään laajalti tietojenkäsittelyssä ja analytiikassa. Kun olet oppinut RDD: n, pystyt työskentelemään Sparkin kanssa, jota nykyään tekniikka on erittäin suositeltavaa. Voit helposti pyytää korotusta ja hakea myös korkeasti palkattuja töitä.

johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että jos haluat pysyä data-alalla ja analytiikassa, se on varmasti pluskohta. Se auttaa sinua työskentelemään viimeisimpien tekniikoiden kanssa ketteryydellä ja tehokkuudella.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Mikä on RDD ?. Täällä keskustelimme RDD: n käsitteestä, laajuudesta, tarpeesta, urasta, ymmärryksestä, toiminnasta ja eduista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme ja oppia lisää-

  1. Mikä on virtualisointi?
  2. Mikä on Big Data Technology
  3. Mikä on Apache Spark?
  4. OOP: n edut

Luokka:

Suuri data