Ano ang RDD sa Scala?
Ano ang RDD sa Scala?

Video: Ano ang RDD sa Scala?

Video: Ano ang RDD sa Scala?
Video: Scary Teacher 3D #16 - Update Version 5.3.2 Android Gameplay 2024, Nobyembre
Anonim

Matatag na Naipamahagi na Mga Dataset ( RDD ) ay isang pangunahing istruktura ng data ng Spark. Ito ay isang hindi nababagong ibinahagi na koleksyon ng mga bagay. Mga RDD maaaring maglaman ng anumang uri ng Python, Java, o Scala mga bagay, kabilang ang mga klase na tinukoy ng gumagamit. Pormal, isang RDD ay isang read-only, nahati na koleksyon ng mga talaan.

Ang tanong din, ano ang pagkakaiba sa pagitan ng RDD at DataFrame?

RDD – RDD ay isang distributed na koleksyon ng mga elemento ng data na nakakalat sa maraming machine nasa kumpol. Mga RDD ay isang hanay ng mga bagay na Java o Scala na kumakatawan sa data. Balangkas ng mga datos – A Balangkas ng mga datos ay isang distributed na koleksyon ng data na nakaayos sa pinangalanang mga column. Ito ay conceptually katumbas ng isang table sa isang database ng relasyon.

Higit pa rito, paano ipinamamahagi ang RDD? Matibay Naipamahagi Mga Dataset ( Mga RDD ) Sila ay ipinamahagi koleksyon ng mga bagay, na nakaimbak sa memorya o sa mga disk ng iba't ibang mga makina ng isang kumpol. Isang single RDD maaaring hatiin sa maraming lohikal na partisyon upang ang mga partisyon na ito ay maiimbak at maproseso sa iba't ibang makina ng isang kumpol.

paano gumagana ang spark RDD?

Mga RDD sa Spark magkaroon ng koleksyon ng mga talaan na naglalaman ng mga partisyon. Mga RDD sa Spark ay nahahati sa maliliit na lohikal na chunks ng data - kilala bilang mga partisyon, kapag ang isang aksyon ay naisakatuparan, ang isang gawain ay ilulunsad sa bawat partisyon. Mga partisyon sa Mga RDD ay ang mga pangunahing yunit ng paralelismo.

Alin ang mas mabilis na RDD o DataFrame?

RDD - Habang nagsasagawa ng simpleng pagpapangkat at pagsasama-sama ng mga pagpapatakbo RDD Mas mabagal ang API. Balangkas ng mga datos - Sa pagsasagawa ng exploratory analysis, paglikha ng pinagsama-samang istatistika sa data, mga dataframe ay mas mabilis . RDD - Kapag gusto mo ng mababang antas ng pagbabago at pagkilos, ginagamit namin Mga RDD . Gayundin, kapag kailangan namin ng mataas na antas ng abstraction ginagamit namin Mga RDD.

Inirerekumendang: