Úvod do RDD

Abychom porozuměli základní funkčnosti sady Resilient Distributed Data (RDD), je důležité znát základy aplikace Spark. Je to hlavní součást Spark. Spark je stroj pro zpracování dat, který poskytuje rychlejší a snadnější analýzu. Spark provádí zpracování v paměti pomocí sady odolných distribuovaných dat. To znamená, že zachycuje většinu dat v paměti. Pomáhá při správě distribuovaného zpracování dat. Poté je možné postarat se o transformaci dat. Každá sada dat v RDD je nejprve rozdělena na logické části a může být vypočítána na různých uzlech klastru.

Definice

Sada odolných distribuovaných dat je základní součástí aplikace Spark. Každá sada dat je rozdělena do logických částí, které lze snadno spočítat na různých uzlech klastru. Mohou být provozovány paralelně a odolávají poruchám. Objekty RDD lze vytvářet pomocí Pythonu, Java nebo Scaly. Může také zahrnovat uživatelem definované třídy. Pro rychlejší, efektivní a přesné výsledky používá RDD Spark. RDD lze vytvořit dvěma způsoby. Jeden může být paralelizující existující kolekci v programu ovladače Spark Context. Druhým způsobem může být odkazování na datovou sadu v externím úložném systému, kterým může být HDFS, HBase nebo jakýkoli jiný zdroj, který má formát souboru Hadoop.

Porozumění

Abychom to lépe pochopili, musíme vědět, jak se liší a jaké jsou rozlišující faktory. Níže je uvedeno několik faktorů, které rozlišují RDD.

1. V paměti: Toto je nejdůležitější funkce RDD. Kolekce vytvořených objektů je uložena v paměti na disku. To zvyšuje rychlost provádění Spark při načítání dat z dat uložených v paměti. Pro jakoukoli operaci není třeba stahovat data z disku.

2. Lazy Evaluation: Transformace ve Spark je líná. Data dostupná v RDD se nespouští, dokud na nich není provedena žádná akce. Pro získání dat může uživatel využít akce count () na RDD.

3. Povolení mezipaměti: Protože RDD je líně vyhodnoceno, je třeba vyhodnotit akce, které se na nich provádějí. To vede k vytvoření RDD pro všechny transformace. Data mohou také přetrvávat v paměti nebo na disku.

Jak RDD usnadňuje práci?

RDD umožňuje mít všechny vaše vstupní soubory jako každá jiná proměnná, která je přítomna. To není možné pomocí funkce Zmenšit mapu. Tyto RDD se automaticky distribuují v dostupné síti prostřednictvím oddílů. Kdykoli je provedena akce, je spuštěna úloha na oddíl. To podporuje paralelismus. Více oddílů více paralelismus. Skupiny jsou automaticky určeny Sparkem. Jakmile je to provedeno, mohou RDD provádět dvě operace. To zahrnuje akce a transformace.

Co můžete dělat s RDD?

Jak bylo uvedeno v předchozím bodě, může být použit pro dvě operace. To zahrnuje akce a transformace. V případě transformace se vytvoří nová datová sada z existující datové sady. Každá sada dat je předána funkcí. Jako vrácená hodnota odešle jako výsledek nový RDD.

Akce naopak vrátí hodnotu programu. Provádí výpočty na požadované datové sadě. Zde se při provádění akce nevytvoří nová sada dat. Lze je tedy říci jako operace RDD, které vracejí hodnoty jiné než RDD. Tyto hodnoty jsou uloženy buď v externích systémech, nebo v ovladačích.

Práce s RDD

Pro efektivní práci s ním je důležité dodržovat níže uvedené kroky. Počínaje získávání datových souborů. Lze je snadno získat pomocí příkazu import. Po dokončení je dalším krokem vytvoření datových souborů. Data jsou obvykle načtena do RDD prostřednictvím souboru. Lze jej také vytvořit pomocí příkazu paralelizace. Jakmile je to hotovo, uživatelé mohou snadno začít provádět různé úkoly. Transformace, které zahrnují transformaci filtru, transformaci mapy, kde lze mapu použít také s předdefinovanými funkcemi. Lze také provádět různé akce. Patří sem akce shromažďování, akce počítání, akce atd. Jakmile je vytvořen RDD a provedeny základní transformace, vzorkuje se RDD. Provádí se pomocí transformace vzorku a provede akci vzorku. Transformace pomáhají při aplikaci postupných transformací a akcí při získávání daného vzorku.

Výhody

Níže jsou uvedeny hlavní vlastnosti nebo výhody, které odlišují RDD.

1. Neměnné a rozdělené: Všechny záznamy jsou rozděleny na oddíly, a proto je RDD základní jednotkou rovnoběžnosti. Každý oddíl je logicky rozdělen a je neměnný. To pomáhá při dosahování konzistence dat.

2. Hrubozrnné operace: Jedná se o operace, které se používají na všechny prvky obsažené v datové sadě. Pro zpracování, pokud má datová sada mapu, filtr a skupinu operací, budou tyto provedeny na všech prvcích, které jsou v dané oblasti přítomny.

3. Transformace a akce: Po vytvoření akcí lze data číst pouze ze stabilního úložiště. To zahrnuje HDFS nebo provedením transformace na stávající RDD. Akce lze také provádět a ukládat samostatně.

4. Tolerance poruchy: Toto je hlavní výhoda jeho použití. Protože se vytváří sada transformací, zaznamenávají se všechny změny a skutečná data se raději nemění.

5. Perzistence: Může být znovu použit, což je činí perzistentními.

Požadované dovednosti

Pro RDD musíte mít základní představu o ekosystému Hadoop. Jakmile budete mít nápad, můžete snadno porozumět Sparkovi a seznámit se s pojmy v RDD.

Proč bychom měli používat RDD?

RDDs hovoří o městě hlavně kvůli rychlosti, se kterou to zpracovává obrovské množství dat. RDD jsou perzistentní a odolné vůči chybám, díky čemuž data zůstávají odolná.

Rozsah

Má mnoho oborů, protože je to jedna z nových technologií. Pochopením RDD můžete snadno získat znalosti o zpracování a ukládání obrovského množství dat. Data, která jsou stavebním kamenem, nutí RDD zůstat.

Potřeba RDD

Pro rychlé a efektivní provádění datových operací se používají RDD. Koncept v paměti pomáhá při rychlém získávání dat a díky opakovanému použití je efektivní.

Jak pomůže RDD v růstu kariéry?

Je široce používán ve zpracování dat a analytice. Jakmile se naučíte RDD, budete moci pracovat se Sparkem, který je dnes v technice vysoce doporučován. Můžete snadno požádat o navýšení a také požádat o vysoce placená místa.

Závěr

Závěrem lze říci, že pokud chcete zůstat v datovém průmyslu a analytice, je to určitě plus. Pomůže vám při práci s nejnovějšími technologiemi s obratností a účinností.

Doporučené články

Toto byl průvodce Co je RDD ?. Zde jsme diskutovali o konceptu, rozsahu, potřebě, kariéře, porozumění, práci a výhodách RDD. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích.

  1. Co je virtualizace?
  2. Co je technologie velkých dat
  3. Co je Apache Spark?
  4. Výhody OOP

Kategorie:

Velká data