Einführung in RDD

Um die Grundfunktionen des RDD-Satzes (Resilient Distributed Data) zu verstehen, müssen Sie die Grundlagen von Spark kennen. Es ist eine wichtige Komponente in Spark. Spark ist eine Datenverarbeitungs-Engine, die eine schnellere und einfachere Analyse ermöglicht. Spark führt die In-Memory-Verarbeitung mit Hilfe von Resilient Distributed Data Sets durch. Dies bedeutet, dass die meisten Daten im Speicher abgefangen werden. Es hilft bei der Verwaltung der verteilten Verarbeitung von Daten. Danach kann auch die Transformation der Daten erledigt werden. Jeder Datensatz in RDD wird zunächst in logische Teile aufgeteilt und kann auf verschiedenen Knoten des Clusters berechnet werden.

Definition

Ein ausfallsicherer verteilter Datensatz ist die Grundkomponente von Spark. Jeder Datensatz ist in logische Teile unterteilt, die einfach auf verschiedenen Knoten des Clusters berechnet werden können. Sie können parallel betrieben werden und sind fehlertolerant. RDD-Objekte können mit Python, Java oder Scala erstellt werden. Sie kann auch benutzerdefinierte Klassen enthalten. Um schnellere, effizientere und genauere Ergebnisse zu erzielen, wird RDD von Spark verwendet. RDDs können auf zwei Arten erstellt werden. Möglicherweise wird eine vorhandene Sammlung in Ihrem Spark Context-Treiberprogramm parallelisiert. Die andere Möglichkeit besteht darin, auf einen Datensatz in einem externen Speichersystem zu verweisen, das HDFS, HBase oder eine andere Quelle im Hadoop-Dateiformat sein kann.

Verstehen

Um es besser zu verstehen, müssen wir wissen, wie unterschiedlich sie sind und was die unterscheidenden Faktoren sind. Nachfolgend sind die wenigen Faktoren aufgeführt, die RDDs auszeichnen.

1. Im Speicher: Dies ist die wichtigste Funktion von RDD. Die Sammlung der Objekte, die erstellt werden, wird auf der Festplatte gespeichert. Dies erhöht die Ausführungsgeschwindigkeit von Spark, wenn die Daten von Daten im Speicher abgerufen werden. Es müssen für keine Operation Daten von der Festplatte abgerufen werden.

2. Faule Bewertung: Die Transformation in Spark ist faul. Die in RDD verfügbaren Daten werden erst ausgeführt, wenn eine Aktion für sie ausgeführt wird. Um die Daten abzurufen, kann der Benutzer die Aktion count () auf RDD verwenden.

3. Cach aktivieren: Da RDD nur schleppend ausgewertet wird, müssen die Aktionen, die für sie ausgeführt werden, ausgewertet werden. Dies führt zur Erstellung von RDDs für alle Transformationen. Die Daten können auch im Speicher oder auf der Festplatte verbleiben.

Wie macht RDD das Arbeiten so einfach?

Mit RDD können Sie alle Ihre Eingabedateien wie jede andere vorhandene Variable haben. Bei Verwendung von Map Reduce ist dies nicht möglich. Diese RDDs werden automatisch über Partitionen über das verfügbare Netzwerk verteilt. Immer wenn eine Aktion ausgeführt wird, wird eine Aufgabe pro Partition gestartet. Dies fördert die Parallelität, mehr die Anzahl der Partitionen mehr die Parallelität. Die Partitionen werden automatisch von Spark festgelegt. Sobald dies erledigt ist, können zwei Operationen von RDDs ausgeführt werden. Dies umfasst Aktionen und Transformationen.

Was können Sie mit RDD machen?

Wie im vorherigen Punkt erwähnt, kann es für zwei Operationen verwendet werden. Dies umfasst Aktionen und Transformationen. Bei der Transformation wird aus einem vorhandenen Datensatz ein neuer Datensatz erstellt. Jeder Datensatz wird durch eine Funktion geleitet. Als Rückgabewert sendet es daraufhin eine neue RDD.

Aktionen hingegen geben den Wert an das Programm zurück. Es führt die Berechnungen für den erforderlichen Datensatz durch. Hier wird beim Ausführen der Aktion kein neuer Datensatz angelegt. Daher können sie als RDD-Operationen bezeichnet werden, die Nicht-RDD-Werte zurückgeben. Diese Werte werden entweder auf externen Systemen oder auf den Treibern gespeichert.

Mit RDD arbeiten

Um effizient zu arbeiten, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen. Beginnen Sie mit dem Abrufen der Datendateien. Diese können einfach mit dem Befehl import abgerufen werden. Sobald dies erledigt ist, besteht der nächste Schritt darin, Datendateien zu erstellen. Üblicherweise werden Daten über eine Datei in RDD geladen. Es kann auch mit einem Parallelisierungsbefehl erstellt werden. Sobald dies erledigt ist, können Benutzer problemlos verschiedene Aufgaben ausführen. Transformationen, einschließlich Filtertransformation und Kartentransformation, bei denen eine Karte auch mit vordefinierten Funktionen verwendet werden kann. Es können auch verschiedene Aktionen ausgeführt werden. Dazu gehören Sammelaktion, Zählaktion, Ergreifungsaktion usw. Nachdem die RDD erstellt und grundlegende Transformationen durchgeführt wurden, wird die RDD abgetastet. Es wird durchgeführt, indem die Beispieltransformation verwendet wird und eine Beispielaktion ausgeführt wird. Transformationen helfen beim Anwenden aufeinanderfolgender Transformationen, und Aktionen helfen beim Abrufen des angegebenen Beispiels.

Vorteile

Das Folgende sind die wichtigsten Eigenschaften oder Vorteile, die RDDs auszeichnen.

1. Unveränderlich und partitioniert: Alle Datensätze sind partitioniert und daher ist RDD die Grundeinheit der Parallelität. Jede Partition ist logisch aufgeteilt und unveränderlich. Dies trägt zur Konsistenz der Daten bei.

2. Grobkörnige Operationen: Dies sind die Operationen, die auf alle Elemente angewendet werden, die in einem Datensatz vorhanden sind. Wenn ein Datensatz eine Zuordnung, einen Filter und eine Gruppe nach einer Operation enthält, werden diese für alle Elemente ausgeführt, die in dieser Partition vorhanden sind.

3. Transformation und Aktionen: Nach Aktionen Daten erstellen, können nur von stabilen Speicher gelesen werden. Dies umfasst HDFS oder das Durchführen von Transformationen an vorhandenen RDDs. Aktionen können auch einzeln ausgeführt und gespeichert werden.

4. Fehlertoleranz: Dies ist der Hauptvorteil der Verwendung. Da eine Reihe von Transformationen erstellt wird, werden alle Änderungen protokolliert, und es wird nicht bevorzugt, die tatsächlichen Daten zu ändern.

5. Persistenz: Sie kann wiederverwendet werden, wodurch sie persistent werden.

Benötigte Fähigkeiten

Für RDD benötigen Sie eine grundlegende Vorstellung vom Hadoop-Ökosystem. Sobald Sie eine Idee haben, können Sie Spark leicht verstehen und die Konzepte in RDD kennenlernen.

Warum sollten wir RDD verwenden?

RDDs sind vor allem wegen der Geschwindigkeit, mit der große Datenmengen verarbeitet werden, ein Thema in der Stadt. RDDs sind persistent und fehlertolerant, wodurch die Daten stabil bleiben.

Umfang

Es hat viele Anwendungsbereiche, da es sich um eine der aufstrebenden Technologien handelt. Wenn Sie RDD verstehen, können Sie leicht Kenntnisse über die Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen erlangen. Daten, die den Baustein bilden, machen es für RDD obligatorisch, zu bleiben.

Notwendigkeit für RDD

Um Datenoperationen schnell und effizient durchführen zu können, werden RDDs verwendet. Das In-Memory-Konzept hilft dabei, die Daten schnell und effizient wiederzuverwenden.

Wie hilft RDD beim Karrierewachstum?

Es ist weit verbreitet in der Datenverarbeitung und Analytik eingesetzt. Sobald Sie RDD gelernt haben, können Sie mit Spark arbeiten, was heutzutage in der Technologie sehr zu empfehlen ist. Sie können einfach eine Gehaltserhöhung beantragen und sich auch für hochbezahlte Jobs bewerben.

Fazit

Abschließend ist es sicher ein Pluspunkt, wenn Sie in der Datenbranche und in der Analytik bleiben möchten. Es wird Ihnen helfen, agil und effizient mit den neuesten Technologien zu arbeiten.

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