Bevezetés az RDD-be
A Resilient Distributed Data (RDD) készlet alapvető funkcionalitásának megértéséhez fontos, hogy ismerje a Spark alapjait. Ez a Spark egyik fő alkotóeleme. A Spark egy olyan adatfeldolgozó motor, amely gyorsabb és egyszerűbb elemzést biztosít. A Spark a memóriában történő feldolgozást rugalmas, elosztott adatkészletek segítségével végez. Ez azt jelenti, hogy az adatok nagy részét elfogja a memóriába. Segít az elosztott adatfeldolgozás kezelésében. Ezután az adatok átalakításával is foglalkozni lehet. Az RDD minden adatkészletét először logikai részekre osztják és a fürt különböző csomópontjain kiszámolhatók.
Meghatározás
A Spark alapvető alkotóeleme egy rugalmas elosztott adatkészlet. Minden adatkészlet logikai részekre van osztva, és ezek könnyen kiszámíthatók a klaszter különböző csomópontjain. Párhuzamosan működtethetők és hibatűrőek. Az RDD objektumokat Python, Java vagy Scala segítségével lehet létrehozni. Magában foglalhatja a felhasználó által meghatározott osztályokat is. A gyorsabb, hatékony és pontos eredmények elérése érdekében a Spark az RDD-t használja. Az RDD-k kétféle módon hozhatók létre. Párhuzamosíthatjuk a Spark Context illesztőprogramjában létező gyűjteményt. Másik lehetőség lehet egy külső tárolórendszerben található adatkészletre történő hivatkozás, amely lehet HDFS, HBase vagy bármilyen más, Hadoop fájlformátumú forrás.
Megértés
Ahhoz, hogy jobban megértsük, meg kell tudnunk, hogy különböznek egymástól és mi a megkülönböztető tényező. Az alábbiakban bemutatjuk azokat a néhány tényezőt, amelyek megkülönböztetik az RDD-ket.
1. Memóriában: Ez az RDD legfontosabb jellemzője. A létrehozott objektumok gyűjteményét a lemez memóriájában tárolják. Ez növeli a Spark végrehajtási sebességét, mivel az adatokat az adatokból vonják le, amelyek a memóriában vannak. Semmilyen művelethez nincs szükség adatok lekérésére a lemezről.
2. Lusta értékelés: A Spark átalakulása lusta. Az RDD-ben rendelkezésre álló adatokat csak akkor hajtják végre, ha bármilyen műveletet végrehajtanak rájuk. Az adatok megszerzése érdekében a felhasználó felhasználhatja a count () műveletet az RDD-n.
3. Gyorsítótár engedélyezése: Mivel az RDD-t lazán értékelik, a rájuk végrehajtott tevékenységeket ki kell értékelni. Ez RDD-k létrehozásához vezet minden transzformációhoz. Az adatok megmaradhatnak a memórián vagy a lemezen.
Hogyan teszi az RDD a munkát ilyen egyszerűvé?
Az RDD lehetővé teszi az összes bemeneti fájl tárolását, mint bármely más jelenlévő változó. Ez a Map Reduce használatával nem lehetséges. Ezeket az RDD-ket a partíciókon keresztül automatikusan elosztják a rendelkezésre álló hálózaton. A művelet végrehajtásakor egy feladat partíciónként elindul. Ez ösztönzi a párhuzamosságot, Minél több a partíciók száma, annál inkább a párhuzamosság. A partíciókat a Spark automatikusan meghatározza. Ha ez megtörtént, az RDD-k két műveletet hajthatnak végre. Ez magában foglalja a műveleteket és az átalakításokat.
Mit lehet tenni az RDD-vel?
Mint az előző pontban említettük, két művelethez használható. Ez magában foglalja a műveleteket és az átalakításokat. Átalakítás esetén egy új adatkészletet hozunk létre egy meglévő adatkészletből. Minden adatkészletet átadunk egy funkción. Visszatérési értékként új RDD-t küld.
Másrészt a műveletek visszaadják az értéket a programhoz. A számításokat elvégzi a szükséges adatkészletre. Itt, amikor a műveletet végrehajtják, nem hoz létre új adatkészletet. Ezért RDD műveleteknek mondhatók, amelyek nem RDD értékeket adnak vissza. Ezeket az értékeket akár külső rendszerekre, akár az illesztőprogramokra tárolják.
Munka az RDD-vel
A hatékony munka érdekében fontos, hogy kövesse az alábbi lépéseket. Az adatfájlok megszerzésével kezdve. Ezek könnyen megszerezhetők az import parancs használatával. Ha ez megtörtént, a következő lépés az adatfájlok létrehozása. Az RDD-kben általában az adatok fájlban kerülnek betöltésre. Ez a párhuzamosító paranccsal is létrehozható. Miután ez megtörtént, a felhasználók könnyen elkezdhetnek különféle feladatokat végrehajtani. Átalakítások, amelyek magukban foglalják a szűrőátalakítást, a térkép átalakítását, ahol a térkép felhasználható az előre definiált funkciókkal is. Különböző műveletek is végrehajthatók. Ezek magukban foglalják a művelet összegyűjtését, a művelet számlálását, a cselekvés elvégzését stb. Miután létrehozták az RDD-t és elvégezték az alapvető átalakításokat, akkor az RDD-ből mintát vesznek. A mintátranszformáció és a mintaművelet felhasználásával hajtják végre. A transzformációk segítenek az egymást követő transzformációk alkalmazásában, és a műveletek segítenek az adott minta visszanyerésében.
Előnyök
A következők azok a főbb tulajdonságok vagy előnyök, amelyek megkülönböztetik az RDD-ket.
1. Változatlan és particionált: Az összes rekord particionálva van, így az RDD a párhuzamosság alapeleme. Minden partíció logikailag fel van osztva és változatlan. Ez elősegíti az adatok következetességét.
2. Durva szemcsés műveletek: Ezek azok a műveletek, amelyeket az adatkészletben szereplő összes elemre alkalmaznak. Kifejleszteni, ha egy adatkészletnek van egy térkép, egy szűrő és egy csoport egy művelettel, akkor ezeket a partíció összes elemére végrehajtják.
3. Átalakítás és műveletek: A műveletek létrehozása után az adatok csak stabil tárolóhelyről olvashatók. Ez magában foglalja a HDFS-t vagy a meglévő RDD-kre történő átalakításokat. A műveletek elvégezhetők és külön menthetők.
4. Hibatűrés: Ez a használat legnagyobb előnye. Mivel a transzformációk halmaza jön létre, az összes változást naplózza, és nem az a tényleges adat, hanem inkább változtatni.
5. Perzisztencia: Használható újra, ami tartósan teszi őket.
Szükséges készségek
Az RDD-hez alapvető elképzeléssel kell rendelkeznie a Hadoop ökoszisztémáról. Ha van ötlete, könnyen megértheti a Spark-ot és megismerheti az RDD fogalmait.
Miért kellene az RDD-t használni?
Az RDD-k a város beszéde, elsősorban azért, mert hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel. Az RDD-k állandóak és hibatűrők, így az adatok rugalmasak maradnak.
terület
Nagyon sok terjedelme van, mivel ez az egyik feltörekvő technológia. Az RDD megértésével könnyen megismerheti a hatalmas mennyiségű adat feldolgozását és tárolását. Az építőelemet képező adatok kötelezővé teszik az RDD fenntartását.
Az RDD szükségessége
Az adatműveletek gyors és hatékony végrehajtásához az RDD-ket használják. A memórián belüli koncepció segít az adatok gyors megszerzésében, az újrafelhasználhatóság pedig hatékonyabbá teszi.
Hogyan fogja az RDD segíteni a karriernövekedésben?
Széles körben használják az adatfeldolgozásban és az elemzésben. Miután megtanultak az RDD-t, képesek lesznek dolgozni a Spark-szal, amelyet manapság a technológia nagyon ajánlott. Könnyen kérhet emelést, és jelentkezhet magas fizetésű állásokra is.
Következtetés
Összefoglalva: ha az adatiparban és az elemzésben szeretne maradni, akkor ez egy plusz pont. Segít abban, hogy a legújabb technológiákkal agilitással és hatékonyan dolgozzon.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Mi az RDD-hez ?. Itt megvitattuk az RDD koncepcióját, alkalmazási körét, szükségességét, karrierjét, megértését, működését és előnyeit. Megnézheti a többi javasolt cikket is, hogy többet megtudjon-
- Mi a virtualizáció?
- Mi a Big Data Technology?
- Mi az Apache Spark?
- Az OOP előnyei