Co to jest RDD w Scali?
Co to jest RDD w Scali?

Wideo: Co to jest RDD w Scali?

Wideo: Co to jest RDD w Scali?
Wideo: ЦВЕТ ВОЛОС для КРАСНОЙ КОЖИ! Как подобрать цвет волос! Ева Лорман 2024, Listopad
Anonim

Odporne rozproszone zbiory danych ( RDD ) to podstawowa struktura danych Spark. Jest to niezmienna, rozproszona kolekcja obiektów. RDD może zawierać dowolny typ Pythona, Javy lub Scala obiekty, w tym klasy zdefiniowane przez użytkownika. Formalnie RDD to tylko do odczytu, podzielona na partycje kolekcja rekordów.

Pojawia się również pytanie, jaka jest różnica między RDD a DataFrame?

RDD – RDD to rozproszony zbiór elementów danych rozmieszczonych na wielu maszynach w grupa. RDD to zestaw obiektów Java lub Scala reprezentujących dane. Ramka danych - A Ramka danych to rozproszony zbiór danych zorganizowany w nazwane kolumny. Jest koncepcyjnie równy stole w relacyjna baza danych.

Co więcej, w jaki sposób dystrybuowany jest RDD? Odporny Rozpowszechniane Zbiory danych ( RDD ) Oni są Rozpowszechniane zbiór obiektów, które są przechowywane w pamięci lub na dyskach różnych maszyn klastra. Pojedynczy RDD można podzielić na wiele partycji logicznych, dzięki czemu partycje te mogą być przechowywane i przetwarzane na różnych komputerach klastra.

jak działa Spark RDD?

RDD w Iskra mają kolekcję rekordów zawierających partycje. RDD w Iskra są podzielone na małe logiczne porcje danych - zwane partycjami, gdy wykonywana jest akcja, zadanie zostanie uruchomione na partycję. Partycje w RDD są podstawowymi jednostkami równoległości.

Co to jest szybszy RDD czy DataFrame?

RDD - Podczas wykonywania prostych operacji grupowania i agregacji RDD API jest wolniejsze. Ramka danych - przy wykonywaniu analiz eksploracyjnych, tworzeniu zagregowanych statystyk danych, ramki danych są szybciej . RDD - Kiedy chcesz transformacji i działań na niskim poziomie, używamy RDD . Ponadto, gdy potrzebujemy abstrakcji wysokiego poziomu, używamy RDD.

Zalecana: