Увод у РДД
Да бисте разумели основне функционалности скупа Ресилиент Дистрибутед Дата (РДД), важно је знати основе Спарк-а. То је главна компонента у Спарк-у. Спарк је мотор за обраду података који пружа бржу и једноставнију анализу. Спарк врши обраду у меморији уз помоћ Ресилиент Дистрибутед Дата скупова. То значи да он улове већину података у меморију. Помаже у управљању дистрибуираном обрадом података. Након тога може се водити рачуна и о трансформацији података. Сваки скуп података у РДД-у прво се дијели на логичке дијелове и може се израчунати на различитим чворовима кластера.
Дефиниција
Отпорни скуп дистрибуираних података основна је компонента Спарк-а. Сваки скуп података је подељен на логичке делове и могу се лако израчунати на различитим чворовима кластера. Могу се радити паралелно и отпорне су на грешке. РДД објекте могу креирати Питхон, Јава или Сцала. Такође може да садржи класе које су дефинисане од стране корисника. Да би постигли брже, ефикасније и тачне резултате, Спарк користи РДД. РДД-ови се могу креирати на два начина. Може бити паралелизација постојеће колекције у вашем програму за покретање искре. Други начин је референцирање скупа података у систему спољне меморије који може бити ХДФС, ХБасе или било који други извор који има Хадооп формат датотеке.
Разумевање
Да бисмо га боље разумјели морамо знати у чему се разликују и који су разликовни фактори. Испод је неколико фактора који разликују РДД.
1. У меморији: Ово је најважнија карактеристика РДД-а. Колекција објеката који се креирају чувају се у меморији на диску. То повећава брзину извршења Спарк-а док се подаци преузимају из података који се налазе у меморији. Нема потребе да се подаци узимају с диска за било коју операцију.
2. Лази Евалуација: Трансформација у Спарк је лијена. Подаци доступни у РДД-у се не извршавају док се на њима не изврши ниједна радња. Да бисте добили податке, корисник може искористити цоунт () радњу на РДД-у.
3. Омогућавање приступа (Цацх Енабле): Пошто се РДД лењо оцењује, акције које се на њима обављају морају се проценити. То доводи до стварања РДД-а за све трансформације. Подаци такође могу остати у меморији или на диску.
Како РДД олакшава рад?
РДД омогућава вам да имате све своје улазне датотеке попут било које друге променљиве која је присутна. Ово није могуће коришћењем редукције мапе. Ови се РДД-ови аутоматски дистрибуирају преко доступне мреже путем партиција. Кад год се изврши нека радња, задатак се покреће по партицији. То подстиче паралелизам, Што више партиција више паралелизам. Спарк аутоматски одређује партиције. Једном када се то уради, РДД-ови могу обављати две операције. Ово укључује акције и трансформације.
Шта можете учинити са РДД-ом?
Као што је споменуто у претходној тачки, може се користити за две операције. Ово укључује акције и трансформације. У случају трансформације, нови скуп података креира се из постојећег скупа података. Сваки скуп података пролази кроз функцију. Као повратна вредност, као резултат тога шаље нови РДД.
Акције са друге стране враћају вредност програму. Он врши рачунање на потребном скупу података. Овде када се акција изврши нови скуп података се не ствара. Стога се могу рећи да су РДД операције које враћају не-РДД вредности. Ове вредности се чувају или на спољним системима или у драјверима.
Рад са РДД-ом
Да бисте ефикасно радили, важно је да следите следеће кораке. Почевши од добијања података. То се лако може добити употребом команде за увоз. Након што то учините, следећи корак је креирање датотека са подацима. Подаци се обично учитавају у РДД кроз датотеку. Такође се може креирати коришћењем наредбе паралелизације. Једном када то ураде корисници могу лако започети обављање различитих задатака. Трансформације које укључују трансформацију филтера, трансформацију мапа где се мапа може користити и са унапред дефинисаним функцијама. Такође се могу извести различите акције. То укључује акцију прикупљања, бројање акција, подузимање акције итд. Једном када се створи РДД и изврше основне трансформације, тада се РДД узоркује. Изводи се употребом трансформације узорка и предузимањем узорка. Трансформације помажу у примјени узастопних трансформација, а акције помажу у проналажењу датог узорка.
Предности
Следе главне карактеристике или предности које разликују РДД.
1. Непромењиви и партиционирани: Сви записи су подељени и стога је РДД основна јединица паралелизма. Свака партиција је логички подијељена и непромјењива је. Ово помаже у постизању конзистентности података.
2. Операције грубог зрна: Ово су операције које се примењују на све елементе који су присутни у скупу података. Да разјаснимо, ако скуп података има мапу, филтер и групу операцијом, онда ће се они изводити на свим елементима који су присутни у тој партицији.
3. Трансформација и акције: Након креирања акција подаци се могу очитати само из стабилне меморије. Ово укључује ХДФС или вршењем трансформација на постојеће РДД. Акције се такође могу изводити и одвојено чувати.
4. Толеранција грешке: Ово је главна предност његове употребе. Пошто се створи скуп трансформација, све промене се бележе и радије се не преферира стварни податак.
5. Упорност: Може се поново користити што их чини постојаним.
Потребне вештине
За РДД морате имати основну идеју о Хадооп екосистему. Једном када имате идеју, лако можете разумети Спарк и упознати концепте у РДД-у.
Зашто бисмо требали користити РДД?
РДД-ови су у граду углавном због брзине којом обрађује огромне количине података. РДД су постојани и толерантни на грешке што чини да подаци остану отпорни.
Обим
Има пуно опсега рада, јер је то једна од нових технологија. Разумевањем РДД-а лако можете стећи знање о обради и складиштењу огромних количина података. Подаци као грађевни блок обавезно остају РДД.
Потреба за РДД-ом
За брзо и ефикасно извршавање операција података користе се РДД-ови. Концепт уграђене у меморију помаже у брзом добијању података и употреба је чини ефикасном.
Како ће РДД помоћи у развоју каријере?
Широко се користи у обради података и аналитикама. Једном када научите РДД, моћи ћете да радите са Спарком који је ових дана високо препоручен у технологији. Можете једноставно затражити повећање и такође се пријавити за високо плаћене послове.
Закључак
Закључно, ако желите остати у индустрији података и аналитике, то је сигурно плус. То ће вам помоћи у раду са најновијим технологијама с окретношћу и ефикасношћу.
Препоручени чланци
Ово је водич за шта је РДД ?. Овде смо разговарали о концепту, обиму, потреби, каријери, разумевању, раду и предностима РДД-а. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је виртуализација?
- Шта је технологија великих података
- Шта је Апацхе Спарк?
- Предности ООП-а