Introduction à RDD
Pour comprendre les fonctionnalités de base de l'ensemble RDD (Resilient Distributed Data), il est important de connaître les bases de Spark. C'est un composant majeur de Spark. Spark est un moteur de traitement de données qui fournit des analyses plus rapides et faciles. Spark effectue le traitement en mémoire à l'aide d'ensembles de données distribuées résilientes. Cela signifie qu'il capture la plupart des données en mémoire. Il aide à gérer le traitement distribué des données. Après cela, la transformation des données peut également être prise en charge. Chaque ensemble de données dans RDD est d'abord partitionné en parties logiques et il peut être calculé sur différents nœuds du cluster.
Définition
Un ensemble de données réparties résilientes est le composant de base de Spark. Chaque ensemble de données est divisé en parties logiques et celles-ci peuvent être facilement calculées sur différents nœuds du cluster. Ils peuvent fonctionner en parallèle et sont tolérants aux pannes. Les objets RDD peuvent être créés par Python, Java ou Scala. Il peut également inclure des classes définies par l'utilisateur. Pour obtenir des résultats plus rapides, efficaces et précis, RDD est utilisé par Spark. Les RDD peuvent être créés de deux manières. L'une peut être la mise en parallèle d'une collection existante dans votre programme de pilote Spark Context. L'autre façon peut référencer un ensemble de données dans un système de stockage externe qui peut être HDFS, HBase ou toute autre source au format de fichier Hadoop.
Compréhension
Pour mieux le comprendre, nous devons savoir en quoi ils diffèrent et quels sont les facteurs distinctifs. Voici les quelques facteurs qui distinguent les RDD.
1. En mémoire: c'est la caractéristique la plus importante du RDD. La collection d'objets créés est stockée en mémoire sur le disque. Cela augmente la vitesse d'exécution de Spark lorsque les données sont extraites des données en mémoire. Il n'est pas nécessaire que les données soient extraites du disque pour toute opération.
2. Évaluation paresseuse: la transformation dans Spark est paresseuse. Les données disponibles dans RDD ne sont pas exécutées tant qu'aucune action n'est effectuée sur elles. Pour obtenir les données, l'utilisateur peut utiliser l'action count () sur RDD.
3. Cach Enable: comme RDD est évalué paresseusement, les actions qui sont effectuées sur eux doivent être évaluées. Cela conduit à la création de RDD pour toutes les transformations. Les données peuvent également persister sur la mémoire ou sur le disque.
Comment RDD facilite-t-il le travail?
RDD vous permet d'avoir tous vos fichiers d'entrée comme n'importe quelle autre variable présente. Cela n'est pas possible en utilisant Map Reduce. Ces RDD sont automatiquement distribués sur le réseau disponible via des partitions. Chaque fois qu'une action est exécutée, une tâche est lancée par partition. Cela encourage le parallélisme, plus le nombre de partitions plus le parallélisme. Les partitions sont automatiquement déterminées par Spark. Une fois cela fait, deux opérations peuvent être effectuées par des RDD. Cela inclut les actions et les transformations.
Que pouvez-vous faire avec RDD?
Comme mentionné au point précédent, il peut être utilisé pour deux opérations. Cela inclut les actions et les transformations. En cas de transformation, un nouvel ensemble de données est créé à partir d'un ensemble de données existant. Chaque ensemble de données passe par une fonction. En tant que valeur de retour, il envoie un nouveau RDD en conséquence.
En revanche, les actions renvoient de la valeur au programme. Il effectue les calculs sur l'ensemble de données requis. Ici, lorsque l'action est effectuée, un nouvel ensemble de données n'est pas créé. On peut donc les dire comme des opérations RDD qui renvoient des valeurs non RDD. Ces valeurs sont stockées sur des systèmes externes ou sur les pilotes.
Travailler avec RDD
Pour travailler efficacement avec, il est important de suivre les étapes ci-dessous. Commençons par obtenir les fichiers de données. Ceux-ci peuvent être facilement obtenus en utilisant la commande d'importation. Une fois cela fait, l'étape suivante consiste à créer des fichiers de données. Généralement, les données sont chargées dans RDD via un fichier. Il peut également être créé à l'aide d'une commande de parallélisation. Une fois cela fait, les utilisateurs peuvent facilement commencer à effectuer différentes tâches. Transformations qui incluent la transformation de filtre, la transformation de carte où une carte peut également être utilisée avec des fonctions prédéfinies. Différentes actions peuvent également être effectuées. Il s'agit notamment de collecter des actions, compter des actions, entreprendre des actions, etc. Il est effectué en utilisant la transformation d'échantillon et en prenant une action d'échantillon. Les transformations aident à appliquer les transformations successives et les actions aident à récupérer l'échantillon donné.
Les avantages
Voici les principales propriétés ou avantages qui distinguent les RDD.
1. Immuable et partitionné: Tous les enregistrements sont partitionnés et donc RDD est l'unité de base du parallélisme. Chaque partition est divisée logiquement et est immuable. Cela aide à atteindre la cohérence des données.
2. Opérations grossières: ce sont les opérations qui sont appliquées à tous les éléments qui sont présents dans un ensemble de données. Pour préciser, si un ensemble de données a une carte, un filtre et un groupe par opération, ceux-ci seront effectués sur tous les éléments présents dans cette partition.
3. Transformation et actions: Après avoir créé des actions, les données ne peuvent être lues qu'à partir d'un stockage stable. Cela inclut HDFS ou en effectuant des transformations vers des RDD existants. Les actions peuvent également être effectuées et enregistrées séparément.
4. Tolérance aux pannes: c'est le principal avantage de son utilisation. Puisqu'un ensemble de transformations est créé, toutes les modifications sont enregistrées et les données réelles ne sont pas préférables à modifier.
5. Persistance: elle peut être réutilisée, ce qui les rend persistants.
Compétences requises
Pour RDD, vous devez avoir une idée de base sur l'écosystème Hadoop. Une fois que vous avez une idée, vous pouvez facilement comprendre Spark et connaître les concepts de RDD.
Pourquoi devrions-nous utiliser RDD?
Les RDD sont le sujet de prédilection de la ville principalement en raison de la vitesse à laquelle elle traite d'énormes quantités de données. Les RDD sont persistants et tolérants aux pannes, ce qui permet aux données de rester résistantes.
Portée
Il a beaucoup de champs d'application car c'est l'une des technologies émergentes. En comprenant RDD, vous pouvez facilement acquérir des connaissances sur le traitement et le stockage d'énormes quantités de données. Les données étant le bloc de construction, il est obligatoire pour RDD de rester.
Besoin de RDD
Afin d'effectuer des opérations de données rapidement et efficacement, des RDD sont utilisés. Le concept en mémoire aide à obtenir les données rapidement et leur réutilisation les rend efficaces.
Comment RDD aidera-t-il dans la croissance de carrière?
Il est largement utilisé dans le traitement et l'analyse des données. Une fois que vous aurez appris le RDD, vous pourrez travailler avec Spark, qui est fortement recommandé en technologie de nos jours. Vous pouvez facilement demander une augmentation et postuler également pour des emplois bien rémunérés.
Conclusion
Pour conclure, si vous voulez rester dans l'industrie des données et de l'analyse, c'est sûrement un avantage. Il vous aidera à travailler avec les dernières technologies avec agilité et efficacité.
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