Введение в СДР
Чтобы понять основные функциональные возможности набора Resilient Distributed Data (RDD), важно знать основы Spark. Это основной компонент в Spark. Spark - это механизм обработки данных, обеспечивающий более быструю и простую аналитику. Spark выполняет обработку в памяти с помощью устойчивых наборов распределенных данных. Это означает, что он улавливает большую часть данных в памяти. Это помогает в управлении распределенной обработкой данных. После этого о преобразовании данных также можно позаботиться. Каждый набор данных в RDD сначала разбивается на логические части и может быть вычислен на разных узлах кластера.
Определение
Набор отказоустойчивых распределенных данных является основным компонентом Spark. Каждый набор данных разделен на логические части, и их можно легко вычислить на разных узлах кластера. Они могут работать параллельно и отказоустойчивы. RDD-объекты могут быть созданы Python, Java или Scala. Он также может включать пользовательские классы. Чтобы получить более быстрые, эффективные и точные результаты, Spark использует RDD. СДР могут быть созданы двумя способами. Можно распараллелить существующую коллекцию в вашей программе драйвера Spark Context. Другим способом может быть обращение к набору данных во внешней системе хранения, которая может быть HDFS, HBase или любым другим источником, имеющим формат файла Hadoop.
понимание
Чтобы понять это лучше, нам нужно знать, чем они отличаются и каковы отличительные факторы. Ниже приведены несколько факторов, которые отличают СДР.
1. В памяти: это самая важная особенность СДР. Коллекция созданных объектов хранится в памяти на диске. Это увеличивает скорость выполнения Spark, поскольку данные извлекаются из данных, находящихся в памяти. Для любой операции нет необходимости извлекать данные с диска.
2. Ленивая оценка: трансформация в Spark является ленивой. Данные, доступные в СДР, не выполняются, пока над ними не будет выполнено какое-либо действие. Для получения данных пользователь может использовать действие count () для RDD.
3. Включение кэширования: поскольку RDD лениво оценивается, необходимо выполнить действия, которые над ним выполняются. Это приводит к созданию СДР для всех преобразований. Данные также могут сохраняться в памяти или на диске.
Как RDD делает работу такой простой?
СДР позволяет вам иметь все ваши входные файлы, как и любая другая переменная, которая присутствует. Это невозможно при использовании Map Reduce. Эти СДР автоматически распределяются по доступной сети через разделы. Всякий раз, когда действие выполняется, задача запускается для каждого раздела. Это поощряет параллелизм, больше количество разделов больше параллелизма. Разделы автоматически определяются Spark. Как только это будет сделано, СДР могут выполнить две операции. Это включает в себя действия и преобразования.
Что вы можете сделать с RDD?
Как упоминалось в предыдущем пункте, его можно использовать для двух операций. Это включает в себя действия и преобразования. В случае преобразования новый набор данных создается из существующего набора данных. Каждый набор данных передается через функцию. В качестве возвращаемого значения он отправляет новый RDD в результате.
Действия с другой стороны возвращают значение программе. Он выполняет вычисления на требуемом наборе данных. Здесь, когда действие выполнено, новый набор данных не создается. Следовательно, их можно назвать операциями RDD, которые возвращают не-RDD-значения. Эти значения хранятся либо во внешних системах, либо в драйверах.
Работа с RDD
Для эффективной работы с ним важно выполнить следующие шаги. Начиная с получения файлов данных. Их можно легко получить, используя команду import. Как только это будет сделано, следующим шагом будет создание файлов данных. Обычно данные загружаются в RDD через файл. Его также можно создать с помощью команды параллелизации. После этого пользователи могут легко приступить к выполнению различных задач. Преобразования, которые включают преобразование фильтра, преобразование карты, где карта также может использоваться с предопределенными функциями. Различные действия также могут быть выполнены. К ним относятся действия по сбору, действия по подсчету, выполнению действия и т. Д. После создания СДР и выполнения базовых преобразований производится выборка СДР. Это выполняется путем использования преобразования образца и выполнения действия образца. Преобразования помогают в применении последовательных преобразований, а действия помогают в извлечении данного образца.
преимущества
Ниже приведены основные свойства или преимущества, которые отличают СДР.
1. Неизменные и разделенные: все записи разделены, и, следовательно, СДР является основной единицей параллелизма. Каждый раздел логически разделен и является неизменным. Это помогает в достижении согласованности данных.
2. Грубые операции. Это операции, которые применяются ко всем элементам, присутствующим в наборе данных. Для уточнения, если набор данных имеет карту, фильтр и группу по операции, то они будут выполнены для всех элементов, которые присутствуют в этом разделе.
3. Преобразование и действия. После создания действий данные можно читать только из стабильного хранилища. Это включает в себя HDFS или путем преобразования в существующие RDD. Действия также могут быть выполнены и сохранены отдельно.
4. Отказоустойчивость: это главное преимущество его использования. Поскольку набор преобразований создан, все изменения регистрируются, и, скорее, фактические данные не предпочтительны для изменения.
5. Постоянство: его можно использовать повторно, что делает его постоянным.
Требуемые навыки
Для RDD вам необходимо иметь базовое представление об экосистеме Hadoop. Как только у вас появится идея, вы сможете легко понять Spark и познакомиться с понятиями в RDD.
Почему мы должны использовать RDD?
СДР говорят о городе в основном из-за скорости обработки огромных объемов данных. СДР являются стойкими и отказоустойчивыми, что делает данные устойчивыми.
Сфера
У этого есть много областей применения, поскольку это одна из появляющихся технологий. Понимая СДР, вы можете легко получить знания по обработке и хранению огромных объемов данных. Данные, являющиеся строительным блоком, обязывают RDD оставаться.
Нужно для RDD
Для быстрого и эффективного выполнения операций с данными используются RDD. Концепция оперативной памяти помогает быстро получать данные, а возможность многократного использования делает их эффективными.
Как RDD поможет в карьерном росте?
Он широко используется в обработке данных и аналитике. Как только вы изучите RDD, вы сможете работать со Spark, который в наши дни настоятельно рекомендуется в технике. Вы можете легко попросить повышение, а также подать заявку на высокооплачиваемую работу.
Вывод
В заключение, если вы хотите остаться в индустрии данных и аналитики, это, безусловно, плюс. Это поможет вам в работе с новейшими технологиями с гибкостью и эффективностью.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к Что такое СДР? Здесь мы обсудили концепцию, масштаб, потребность, карьеру, понимание, работу и преимущества RDD. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше-
- Что такое виртуализация?
- Что такое технология больших данных
- Что такое Apache Spark?
- Преимущества ООП