Hva er RDD i Scala?
Hva er RDD i Scala?

Video: Hva er RDD i Scala?

Video: Hva er RDD i Scala?
Video: Apache Spark RDD | Apache Spark Partitions | Apache Spark Tutorial | Spark@OnlineLearningCenterIndia 2024, November
Anonim

Resilient distribuerte datasett ( RDD ) er en grunnleggende datastruktur i Spark. Det er en uforanderlig distribuert samling av objekter. RDD-er kan inneholde alle typer Python, Java eller Scala objekter, inkludert brukerdefinerte klasser. Formelt sett, en RDD er en skrivebeskyttet, partisjonert samling av poster.

Spørsmålet er også, hva er forskjellen mellom RDD og DataFrame?

RDD – RDD er en distribuert samling av dataelementer spredt over mange maskiner i klynge. RDD-er er et sett med Java- eller Scala-objekter som representerer data. Dataramme – A Dataramme er en distribuert samling av data organisert i navngitte kolonner. Det er konseptuelt lik en tabell i en relasjonsdatabase.

Videre, hvordan distribueres RDD? Fleksibel Distribuert Datasett ( RDD-er ) De er en distribuert samling av objekter, som er lagret i minnet eller på disker til forskjellige maskiner i en klynge. En eneste RDD kan deles inn i flere logiske partisjoner slik at disse partisjonene kan lagres og behandles på forskjellige maskiner i en klynge.

hvordan fungerer spark RDD?

RDD-er i Gnist har en samling av poster som inneholder partisjoner. RDD-er i Gnist er delt inn i små logiske databiter - kjent som partisjoner, når en handling utføres, vil en oppgave bli lansert per partisjon. Skillevegger i RDD-er er de grunnleggende enhetene for parallellisme.

Hva er raskere RDD eller DataFrame?

RDD - Mens du utfører enkle grupperings- og aggregeringsoperasjoner RDD API er tregere. Dataramme - Ved å utføre utforskende analyser, lage aggregert statistikk om data, datarammer er raskere . RDD – Når man ønsker transformasjon og handlinger på lavt nivå, bruker vi RDD-er . Også når vi trenger abstraksjoner på høyt nivå, bruker vi RDD-er.

Anbefalt: