Introduzione a RDD
Per comprendere le funzionalità di base del set Resilient Distributed Data (RDD), è importante conoscere le basi di Spark. È un componente importante in Spark. Spark è un motore di elaborazione dei dati che fornisce analisi rapide e semplici. Spark esegue l'elaborazione in memoria con l'aiuto dei set di dati distribuiti resilienti. Ciò significa che cattura la maggior parte dei dati in memoria. Aiuta a gestire l'elaborazione distribuita dei dati. Successivamente, è possibile occuparsi anche della trasformazione dei dati. Ogni set di dati in RDD è inizialmente partizionato in porzioni logiche e può essere calcolato su diversi nodi del cluster.
Definizione
Un set di dati distribuiti resilienti è il componente di base di Spark. Ogni set di dati è diviso in parti logiche e queste possono essere facilmente calcolate su diversi nodi del cluster. Possono funzionare in parallelo e tollerano i guasti. Gli oggetti RDD possono essere creati da Python, Java o Scala. Può anche includere classi definite dall'utente. Per ottenere risultati più rapidi, efficienti e precisi, Spark utilizza RDD. Gli RDD possono essere creati in due modi. Si può parallelizzare una collezione esistente nel programma del driver Spark Context. L'altro modo può fare riferimento a un set di dati in un sistema di archiviazione esterno che può essere HDFS, HBase o qualsiasi altra fonte che ha il formato di file Hadoop.
Comprensione
Per capirlo meglio dobbiamo sapere come sono diversi e quali sono i fattori distintivi. Di seguito sono riportati alcuni fattori che contraddistinguono i RDD.
1. In memoria: questa è la caratteristica più importante di RDD. La raccolta di oggetti creati viene archiviata nella memoria del disco. Ciò aumenta la velocità di esecuzione di Spark mentre i dati vengono recuperati dai dati che sono in memoria. Non è necessario che i dati vengano recuperati dal disco per qualsiasi operazione.
2. Valutazione pigra: la trasformazione in Spark è pigra. I dati disponibili in RDD non vengono eseguiti fino a quando non viene eseguita alcuna azione su di essi. Per ottenere i dati l'utente può fare uso dell'azione count () su RDD.
3. Abilitazione cache: poiché RDD viene valutato pigramente, è necessario valutare le azioni eseguite su di esse. Questo porta alla creazione di RDD per tutte le trasformazioni. I dati possono anche persistere sulla memoria o sul disco.
In che modo RDD semplifica il lavoro?
RDD ti consente di avere tutti i tuoi file di input come qualsiasi altra variabile presente. Questo non è possibile utilizzando Map Reduce. Questi RDD vengono distribuiti automaticamente sulla rete disponibile attraverso le partizioni. Ogni volta che viene eseguita un'azione, viene avviata un'attività per partizione. Questo incoraggia il parallelismo, più il numero di partizioni più il parallelismo. Le partizioni sono determinate automaticamente da Spark. Fatto ciò, due RDD possono eseguire due operazioni. Ciò include azioni e trasformazioni.
Cosa puoi fare con RDD?
Come menzionato nel punto precedente, può essere utilizzato per due operazioni. Ciò include azioni e trasformazioni. In caso di trasformazione, viene creato un nuovo set di dati da un set di dati esistente. Ogni set di dati viene passato attraverso una funzione. Come valore di ritorno, di conseguenza invia un nuovo RDD.
Le azioni invece restituiscono valore al programma. Esegue i calcoli sul set di dati richiesto. Qui quando viene eseguita l'azione non viene creato un nuovo set di dati. Quindi possono essere definiti operazioni RDD che restituiscono valori non RDD. Questi valori sono memorizzati su sistemi esterni o nei driver.
Lavorare con RDD
Per lavorare in modo efficiente è importante seguire i passaggi seguenti. A partire dal recupero dei file di dati. Questi possono essere facilmente ottenuti facendo uso del comando import. Fatto ciò, il passo successivo è la creazione di file di dati. Comunemente i dati vengono caricati in RDD attraverso un file. Può anche essere creato usando un comando parallelize. Fatto ciò, gli utenti possono facilmente iniziare a svolgere diverse attività. Trasformazioni che includono la trasformazione del filtro, la trasformazione della mappa in cui una mappa può essere utilizzata anche con funzioni predefinite. È inoltre possibile eseguire diverse azioni. Questi includono la raccolta di azioni, il conteggio delle azioni, l'azione, ecc. Una volta creato il RDD e fatte le trasformazioni di base, il RDD viene campionato. Viene eseguito facendo uso della trasformazione del campione e eseguendo l'azione del campione. Le trasformazioni aiutano ad applicare successive trasformazioni e le azioni aiutano a recuperare il campione dato.
vantaggi
Di seguito sono riportate le principali proprietà o vantaggi che contraddistinguono i RDD.
1. Immutabile e partizionato: tutti i record sono partizionati e quindi RDD è l'unità base del parallelismo. Ogni partizione è logicamente divisa ed è immutabile. Questo aiuta a raggiungere la coerenza dei dati.
2. Operazioni a grana grossa: sono le operazioni applicate a tutti gli elementi presenti in un set di dati. Per elaborare, se un set di dati ha una mappa, un filtro e un gruppo mediante un'operazione, questi verranno eseguiti su tutti gli elementi presenti in quella partizione.
3. Trasformazione e azioni: dopo aver creato le azioni, i dati possono essere letti solo da un archivio stabile. Ciò include HDFS o apportando trasformazioni a RDD esistenti. Le azioni possono anche essere eseguite e salvate separatamente.
4. Tolleranza ai guasti: questo è il principale vantaggio dell'utilizzo. Poiché viene creato un insieme di trasformazioni, tutte le modifiche vengono registrate e non è preferibile modificare i dati effettivi.
5. Persistenza: può essere riutilizzato, il che li rende persistenti.
Competenze richieste
Per RDD devi avere un'idea di base sull'ecosistema Hadoop. Una volta che hai un'idea puoi facilmente capire Spark e conoscere i concetti in RDD.
Perché dovremmo usare RDD?
I RDD parlano della città principalmente a causa della velocità con cui elabora enormi quantità di dati. Gli RDD sono persistenti e tolleranti ai guasti, il che rende i dati resistenti.
Scopo
Ha molti scopi in quanto è una delle tecnologie emergenti. Comprendendo RDD puoi facilmente acquisire conoscenza dell'elaborazione e della memorizzazione di enormi quantità di dati. I dati che costituiscono il blocco predefinito rendono obbligatoria la permanenza di RDD.
Necessità di RDD
Al fine di eseguire operazioni sui dati in modo rapido ed efficiente vengono utilizzati RDD. Il concetto in memoria aiuta a ottenere i dati velocemente e la riusabilità li rende efficienti.
In che modo RDD aiuterà nella crescita della carriera?
È ampiamente utilizzato nell'elaborazione e nell'analisi dei dati. Dopo aver appreso RDD, sarai in grado di lavorare con Spark, che al giorno d'oggi è altamente raccomandato nella tecnologia. Puoi facilmente chiedere un aumento e candidarti anche per lavori ad alto reddito.
Conclusione
Per concludere, se vuoi rimanere nel settore dei dati e dell'analisi è sicuramente un punto a favore. Ti aiuterà a lavorare con le ultime tecnologie con agilità ed efficienza.
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