Uvod v RDD
Za razumevanje osnovne funkcionalnosti nabora Resilient Distributed Data (RDD) je pomembno poznati osnove Spark. Je glavna sestavina Spark. Spark je motor za obdelavo podatkov, ki omogoča hitrejšo in enostavno analitiko. Spark obdela v pomnilniku s pomočjo odpornih naborov distribuiranih podatkov. To pomeni, da večino podatkov ujame v pomnilnik. Pomaga pri upravljanju porazdeljene obdelave podatkov. Po tem lahko poskrbimo tudi za preobrazbo podatkov. Vsak niz podatkov v RDD je najprej razdeljen na logične dele in ga je mogoče izračunati na različnih vozliščih grozda.
Opredelitev
Odporen nabor porazdeljenih podatkov je osnovna sestavina Spark. Vsak niz podatkov je razdeljen na logične dele in jih je mogoče enostavno izračunati na različnih vozliščih grozda. Lahko se izvajajo vzporedno in so napak. Predmete RDD lahko ustvarijo Python, Java ali Scala. Vključuje lahko tudi uporabniško določene razrede. Za hitrejše, učinkovite in natančne rezultate Spark uporablja RDD. RDD lahko ustvarite na dva načina. Ena je lahko paralelizacija obstoječe zbirke v vašem gonilnem programu Spark Context. Drugi način je sklicevanje na niz podatkov v zunanjem sistemu za shranjevanje, ki je lahko HDFS, HBase ali kateri koli drug vir, ki ima obliko datoteke Hadoop.
Razumevanje
Da bi ga bolje razumeli, moramo vedeti, kako se razlikujejo in kateri so pomembni dejavniki. Spodaj je nekaj dejavnikov, ki razlikujejo RDD.
1. V spominu: To je najpomembnejša lastnost RDD. Zbirka ustvarjenih predmetov se shrani v spomin na disku. To poveča hitrost izvajanja iskre, saj se podatki pridobivajo iz podatkov, ki so v pomnilniku. Za nobeno operacijo ni treba pridobiti podatkov s diska.
2. Leno vrednotenje: Preobrazba v Iskri je lena. Podatki, ki so na voljo v RDD, se ne izvršijo, dokler se na njih ne izvede nobeno dejanje. Za pridobivanje podatkov lahko uporabnik ukrepa count () na RDD.
3. Omogočanje predvajanja: Ker je RDD leno ovrednoten, je treba oceniti dejanja, ki se izvajajo na njih. To vodi k ustvarjanju RDD za vse transformacije. Podatki se lahko obdržijo tudi v pomnilniku ali na disku.
Kako RDD naredi tako enostavno delo?
RDD vam omogoča, da imate vse vhodne datoteke, kot vse druge spremenljivke, ki so prisotne. To ni mogoče z uporabo zmanjšanja zemljevidov. Ti RDD se samodejno porazdelijo po razpoložljivem omrežju prek particij. Kadar koli se izvede dejanje, se za vsako particijo zažene naloga. To spodbuja paralelizem, Več je število particij, več je paralelizem. Razdelitve samodejno določi Spark. Ko to storite, lahko z RDD-jem opravite dve operaciji. To vključuje ukrepe in preobrazbe.
Kaj lahko naredite z RDD?
Kot je bilo omenjeno v prejšnji točki, se lahko uporablja za dve operaciji. To vključuje ukrepe in preobrazbe. V primeru preoblikovanja se iz obstoječega nabora podatkov ustvari nov niz podatkov. Vsak niz podatkov se prenese skozi funkcijo. Kot povratno vrednost kot rezultat pošlje nov RDD.
Dejanja na drugi strani vrnejo vrednost programu. Izračune izvede na zahtevanem naboru podatkov. Ko se izvede dejanje, novi niz podatkov ne bo ustvarjen. Zato jih lahko rečemo kot operacije RDD, ki vračajo vrednosti, ki niso RDD. Te vrednosti so shranjene bodisi na zunanjih sistemih bodisi v gonilnikih.
Delo z RDD
Za učinkovito delo je pomembno slediti spodnjim korakom. Začenši z pridobivanjem podatkovnih datotek. Te je mogoče enostavno pridobiti z uporabo ukaza uvoza. Ko to storite, je naslednji korak ustvarjanje podatkovnih datotek. Podatki se navadno naložijo v RDD prek datoteke. Ustvari ga lahko tudi z ukazom paralelizacije. Ko je to storjeno, lahko uporabniki preprosto začnejo izvajati različne naloge. Transformacije, ki vključujejo preoblikovanje filtrov, transformacijo zemljevida, pri čemer se zemljevid lahko uporablja tudi z vnaprej določenimi funkcijami. Izvajajo se lahko tudi različna dejanja. Sem spadajo zbiranje, štetje, ukrepanje itd. Ko je RDD ustvarjen in opravljene osnovne preobrazbe, potem se RDD vzorči. Izvaja se z uporabo transformacije vzorca in ukrepanjem vzorca. Transformacije pomagajo pri uporabi zaporednih transformacij, dejanja pa pomagajo pri pridobivanju danega vzorca.
Prednosti
Sledijo glavne lastnosti ali prednosti, ki razlikujejo RDD.
1. Sprememba in particioniranje: Vsi zapisi so razdeljeni in zato je RDD osnovna enota paralelizma. Vsaka particija je logično razdeljena in je nespremenljiva. To pomaga pri doseganju doslednosti podatkov.
2. Grobozrnate operacije: To so operacije, ki se uporabljajo za vse elemente v naboru podatkov. Če želimo v zbirki podatkov preslikati zemljevid, filter in skupino po operaciji, potem bodo ti izvedeni na vseh elementih v tej particiji.
3. Preoblikovanje in dejanja: Po ustvarjanju dejanj se podatki lahko berejo samo iz stabilnega pomnilnika. To vključuje HDFS ali s preoblikovanjem obstoječih RDD. Dejanja se lahko izvajajo in shranijo ločeno.
4. Toleranca napak: To je glavna prednost uporabe. Ker je ustvarjen nabor preobrazb, se vse spremembe beležijo in ne raje spreminjajo dejanskih podatkov.
5. Obstojnost: Lahko se jih ponovno uporabi, zaradi česar so obstojni.
Zahtevane veščine
Za RDD morate imeti osnovno predstavo o ekosistemu Hadoop. Ko imate idejo, lahko preprosto razumete Spark in spoznate koncepte v RDD.
Zakaj bi morali uporabljati RDD?
RDD govorijo o mestu predvsem zaradi hitrosti, s katero obdeluje ogromne količine podatkov. RDD so obstojni in napak, zaradi česar podatki ostanejo odporni.
Obseg
Ima veliko področja uporabe, saj gre za eno od nastajajočih tehnologij. Z razumevanjem RDD lahko preprosto pridobite znanje o obdelavi in shranjevanju ogromnih količin podatkov. Podatki, ki so gradnik, obvezno ostanejo RDD.
Potreba po RDD
Za hitro in učinkovito izvajanje podatkovnih operacij se uporabljajo RDD-ji. Koncept v pomnilniku pomaga pri hitri hitrosti podatkov in ponovni uporabi.
Kako bo RDD pomagalo pri karierni rasti?
Široko se uporablja pri obdelavi podatkov in analitiki. Ko se naučite RDD, boste lahko danes delali s Sparkom, kar je danes zelo priporočljivo v tehnologiji. Lahko preprosto zaprosite za povišanje in se prijavite tudi za visoko plačana delovna mesta.
Zaključek
Za zaključek, če želite ostati v podatkovni industriji in analitiki, je to gotovo plus. Pomagal vam bo pri delu z najnovejšimi tehnologijami z okretnostjo in učinkovitostjo.
Priporočeni članki
To je vodnik za Kaj je RDD ?. Tu smo razpravljali o konceptu, obsegu, potrebi, karieri, razumevanju, delu in prednostih RTR. Obiščite lahko tudi druge naše predlagane članke, če želite izvedeti več -
- Kaj je virtualizacija?
- Kaj je tehnologija velikih podatkov
- Kaj je Apache Spark?
- Prednosti OOP