Úvod do RDD

Aby sme pochopili základnú funkčnosť sady Resilient Distributed Data (RDD), je dôležité poznať základy programu Spark. Je to hlavný komponent v programe Spark. Spark je nástroj na spracovanie údajov, ktorý poskytuje rýchlejšiu a ľahšiu analýzu. Spark robí spracovanie v pamäti pomocou Resilient Distributed Data Dataets. To znamená, že zachytáva väčšinu údajov v pamäti. Pomáha pri riadení distribuovaného spracovania údajov. Potom je možné postarať sa o transformáciu údajov. Každá množina údajov v RDD je najprv rozdelená na logické časti a môže byť vypočítaná na rôznych uzloch klastra.

definícia

Základná súčasť programu Spark je sada odolných distribuovaných údajov. Každá množina údajov je rozdelená do logických častí a tieto sa dajú ľahko vypočítať na rôznych uzloch klastra. Môžu sa prevádzkovať paralelne a sú odolné voči poruchám. Objekty RDD môžu vytvárať Python, Java alebo Scala. Môže tiež obsahovať užívateľom definované triedy. Na dosiahnutie rýchlejších, efektívnych a presnejších výsledkov používa spoločnosť Spark technológiu RDD. RDD sa dajú vytvoriť dvoma spôsobmi. Jeden môže byť rovnobežný s existujúcou kolekciou vo vašom programe ovládačov kontextu Spark. Druhým spôsobom môže byť odkazovanie na súbor údajov v externom úložnom systéme, ktorým môže byť HDFS, HBase alebo akýkoľvek iný zdroj, ktorý má formát súboru Hadoop.

porozumenie

Aby sme to lepšie pochopili, musíme vedieť, ako sa líšia a aké sú rozlišujúce faktory. Nižšie je uvedených niekoľko faktorov, ktoré rozlišujú RDD.

1. V pamäti: Toto je najdôležitejšia vlastnosť RDD. Zbierka vytvorených objektov sa ukladá do pamäte na disku. To zvyšuje rýchlosť vykonávania Spark pri načítavaní údajov z údajov, ktoré sú v pamäti. Pre akúkoľvek operáciu nie je potrebné načítať údaje z disku.

2. Lazy Evaluation: Transformácia v Spark je lenivá. Údaje dostupné v RDD sa nevykonávajú, kým sa na nich nevykonajú žiadne kroky. Na získanie údajov môže užívateľ využiť akciu count () na RDD.

3. Cach Enable (Povoliť cache): Keďže RDD sa lenivo hodnotí, je potrebné vyhodnotiť činnosti, ktoré sa na nich vykonávajú. To vedie k vytvoreniu RDD pre všetky transformácie. Dáta môžu tiež pretrvávať v pamäti alebo na disku.

Ako RDD uľahčuje prácu?

RDD vám umožní mať všetky vaše vstupné súbory ako akékoľvek iné premenné, ktoré sú prítomné. To nie je možné pomocou funkcie Map Reduce. Tieto RDD sa automaticky distribuujú cez dostupnú sieť prostredníctvom oddielov. Kedykoľvek sa vykoná akcia, úloha sa spustí pre každý oddiel. To podporuje paralelizmus, čím väčší počet oddielov, tým viac paralelizmu. Skupiny sú automaticky určené Sparkom. Len čo sa to urobí, RDD môžu vykonať dve operácie. To zahŕňa činnosti a transformácie.

Čo môžete robiť s RDD?

Ako je uvedené v predchádzajúcom bode, môže sa použiť na dve operácie. To zahŕňa činnosti a transformácie. V prípade transformácie sa vytvorí nový súbor údajov z existujúceho súboru údajov. Každá množina údajov prechádza cez funkciu. Ako návratnú hodnotu odošle ako výsledok nový RDD.

Akcie na druhej strane vracajú hodnotu do programu. Vykonáva výpočty na požadovanej množine údajov. Tu sa pri vykonaní akcie nevytvorí nový súbor údajov. Preto ich možno povedať ako operácie RDD, ktoré vracajú hodnoty, ktoré nie sú RDD. Tieto hodnoty sa ukladajú buď do externých systémov alebo do ovládačov.

Práca s RDD

Aby ste s ňou mohli efektívne pracovať, je potrebné dodržiavať nasledujúce kroky. Počnúc získavaním dátových súborov. Možno ich ľahko získať pomocou príkazu import. Po dokončení je ďalším krokom vytvorenie dátových súborov. Údaje sa zvyčajne načítajú do RDD prostredníctvom súboru. Môže sa tiež vytvoriť pomocou príkazu paralelizácia. Po dokončení môžu používatelia ľahko začať vykonávať rôzne úlohy. Transformácie, ktoré zahŕňajú transformáciu filtra, transformáciu mapy, kde sa mapa môže použiť aj s vopred definovanými funkciami. Môžu sa vykonať aj rôzne akcie. Patria sem akcie zhromažďovania, akcie počítania, akcie atď. Po vytvorení RDD a vykonaní základných transformácií sa vzorka RDD vzorkuje. Vykonáva sa použitím transformácie vzorky a vykonaním akcie vzorky. Transformácie pomáhajú pri aplikovaní postupných transformácií a akcií pri získavaní danej vzorky.

výhody

Nasledujú hlavné vlastnosti alebo výhody, ktoré odlišujú RDD.

1. Nemožné a rozdelené na oddiely: Všetky záznamy sú rozdelené na oddiely, a preto je RDD základnou jednotkou paralelizmu. Každý oddiel je logicky rozdelený a je nemenný. Pomáha to pri dosahovaní konzistentnosti údajov.

2. Hrubozrnné operácie: Toto sú operácie, ktoré sa uplatňujú na všetky prvky, ktoré sú obsiahnuté v súbore údajov. Aby sa spracovala, ak množina údajov obsahuje mapu, filter a skupinu pomocou operácie, tieto sa vykonajú na všetkých prvkoch, ktoré sa nachádzajú v danom oddiele.

3. Transformácia a akcie: Po vytvorení akcií je možné údaje čítať iba zo stabilného úložiska. Toto zahŕňa HDFS alebo uskutočnením transformácie na existujúce RDD. Akcie sa môžu vykonávať a uložiť aj samostatne.

4. Tolerancia porúch: Toto je hlavná výhoda jeho použitia. Pretože sa vytvára súbor transformácií, zaznamenávajú sa všetky zmeny a skôr sa uprednostňujú zmeny skutočných údajov.

5. Pretrvávanie: Môže sa opakovane používať, čo ich robí pretrvávajúcimi.

Požadované zručnosti

Pre RDD musíte mať základnú predstavu o ekosystéme Hadoop. Akonáhle budete mať nápad, môžete Sparkovi ľahko porozumieť a zoznámiť sa s konceptmi v RDD.

Prečo by sme mali používať RDD?

RDD hovoria o meste hlavne kvôli rýchlosti, s akou spracúva obrovské množstvo údajov. RDD sú perzistentné a odolné voči chybám, vďaka čomu sú dáta odolné.

Rozsah

Má veľa rozsahov, pretože je jednou z rozvíjajúcich sa technológií. Pochopením RDD môžete ľahko získať vedomosti o spracovaní a ukladaní obrovského množstva údajov. Údaje, ktoré sú stavebným prvkom, musia RDD zostať povinné.

Potreba RDD

Na rýchle a efektívne vykonávanie dátových operácií sa používajú RDD. Koncept v pamäti pomáha pri rýchlom spracovaní údajov a ich opätovné použitie je efektívne.

Ako pomôže RDD v kariérnom raste?

Všeobecne sa používa pri spracovaní údajov a analýze. Keď sa naučíte RDD, budete môcť pracovať s programom Spark, ktorý je v súčasnosti v technológii vysoko odporúčaný. Môžete ľahko požiadať o povýšenie a tiež požiadať o vysoko platené pracovné miesta.

záver

Na záver možno povedať, že ak chcete zostať v priemysle údajov a analýz, je to určite plus. Pomôže vám to pri práci s najnovšími technológiami s obratnosťou a efektívnosťou.

Odporúčané články

Toto bola príručka Čo je RDD ?. Tu sme diskutovali o koncepte, rozsahu, potrebe, kariére, porozumení, práci a výhodách RDD. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch.

  1. Čo je to virtualizácia?
  2. Čo je technológia Big Data Technology
  3. Čo je to Apache Spark?
  4. Výhody OOP

Kategórie:

Veľké dáta