Introdução ao RDD

Para entender a funcionalidade básica do conjunto de dados distribuídos resilientes (RDD), é importante conhecer o básico do Spark. É um componente importante no Spark. O Spark é um mecanismo de processamento de dados que fornece análises mais rápidas e fáceis. O Spark faz o processamento na memória com a ajuda de conjuntos de dados distribuídos resilientes. Isso significa que ele captura a maioria dos dados na memória. Ajuda no gerenciamento do processamento distribuído de dados. Depois disso, a transformação dos dados também pode ser resolvida. Cada conjunto de dados no RDD é primeiramente particionado em partes lógicas e pode ser calculado em diferentes nós do cluster.

Definição

Um conjunto de dados distribuídos resilientes é o componente básico do Spark. Cada conjunto de dados é dividido em partes lógicas e elas podem ser facilmente calculadas em diferentes nós do cluster. Eles podem ser operados em paralelo e são tolerantes a falhas. Objetos RDD podem ser criados por Python, Java ou Scala. Também pode incluir classes definidas pelo usuário. Para obter resultados mais rápidos, eficientes e precisos, o RDD é usado pelo Spark. Os RDDs podem ser criados de duas maneiras. Pode-se paralelizar uma coleção existente no programa do driver Spark Context. A outra maneira pode fazer referência a um conjunto de dados em um sistema de armazenamento externo que pode ser HDFS, HBase ou qualquer outra fonte que tenha o formato de arquivo Hadoop.

Compreensão

Para entender melhor, precisamos saber como eles são diferentes e quais são os fatores distintivos. Abaixo estão alguns fatores que distinguem os RDDs.

1. Na memória: esse é o recurso mais importante do RDD. A coleção de objetos criados é armazenada na memória do disco. Isso aumenta a velocidade de execução do Spark à medida que os dados são buscados a partir dos dados que estão na memória. Não há necessidade de buscar dados do disco para nenhuma operação.

2. Avaliação Preguiçosa: A transformação no Spark é preguiçosa. Os dados disponíveis no RDD não são executados até que qualquer ação seja executada neles. Para obter os dados, o usuário pode usar a ação count () no RDD.

3. Ativar Cach: Como o RDD é avaliado preguiçosamente, as ações executadas neles precisam ser avaliadas. Isso leva à criação de RDDs para todas as transformações. Os dados também podem persistir na memória ou no disco.

Como o RDD torna o trabalho tão fácil?

O RDD permite que você tenha todos os seus arquivos de entrada como qualquer outra variável presente. Isso não é possível usando o Map Reduce. Esses RDDs são distribuídos automaticamente pela rede disponível por meio de partições. Sempre que uma ação é executada, uma tarefa é iniciada por partição. Isso incentiva o paralelismo, mais o número de partições mais o paralelismo. As partições são determinadas automaticamente pelo Spark. Uma vez feito isso, duas operações podem ser executadas pelos RDDs. Isso inclui ações e transformações.

O que você pode fazer com o RDD?

Como mencionado no ponto anterior, ele pode ser usado para duas operações. Isso inclui ações e transformações. No caso de transformação, um novo conjunto de dados é criado a partir de um conjunto de dados existente. Cada conjunto de dados é passado através de uma função. Como valor de retorno, ele envia um novo RDD como resultado.

As ações, por outro lado, retornam valor ao programa. Ele executa os cálculos no conjunto de dados necessário. Aqui, quando a ação é executada, um novo conjunto de dados não é criado. Portanto, eles podem ser chamados de operações RDD que retornam valores não RDD. Esses valores são armazenados em sistemas externos ou nos drivers.

Trabalhando com RDD

Para trabalhar com eficiência, é importante seguir as etapas abaixo. Começando com a obtenção dos arquivos de dados. Estes podem ser facilmente obtidos usando o comando import. Feito isso, o próximo passo é criar arquivos de dados. Geralmente, os dados são carregados no RDD por meio de um arquivo. Também pode ser criado usando um comando paralelizar. Uma vez feito isso, os usuários podem facilmente começar a executar tarefas diferentes. Transformações que incluem transformação de filtro, transformação de mapa em que um mapa também pode ser usado com funções predefinidas. Diferentes ações também podem ser executadas. Isso inclui ação de coleta, ação de contagem, ação, etc. Depois que o RDD é criado e as transformações básicas são feitas, o RDD é amostrado. É executada usando a transformação de amostra e executa uma ação de amostra. As transformações ajudam na aplicação de transformações e ações sucessivas, na recuperação da amostra fornecida.

Vantagens

A seguir, são apresentadas as principais propriedades ou vantagens que distinguem os RDDs.

1. Imutável e Particionado: Todos os registros são particionados e, portanto, o RDD é a unidade básica do paralelismo. Cada partição é logicamente dividida e é imutável. Isso ajuda a alcançar a consistência dos dados.

2. Operações de granulação grossa: são as operações aplicadas a todos os elementos presentes em um conjunto de dados. Para elaborar, se um conjunto de dados tiver um mapa, um filtro e um grupo por uma operação, eles serão executados em todos os elementos presentes nessa partição.

3. Transformação e ações: Após a criação de ações, os dados podem ser lidos apenas do armazenamento estável. Isso inclui HDFS ou fazendo transformações em RDDs existentes. As ações também podem ser executadas e salvas separadamente.

4. Tolerância a falhas: Esta é a principal vantagem de usá-lo. Como um conjunto de transformações é criado, todas as alterações são registradas e, em vez disso, não é preferível alterar os dados reais.

5. Persistência: Pode ser reutilizado, o que os torna persistentes.

Habilidades necessárias

Para RDD, você precisa ter uma idéia básica sobre o ecossistema Hadoop. Depois de ter uma idéia, você pode entender facilmente o Spark e conhecer os conceitos no RDD.

Por que devemos usar RDD?

Os RDDs são o assunto da cidade, principalmente por causa da velocidade com que processa grandes quantidades de dados. Os RDDs são persistentes e tolerantes a falhas, o que faz com que os dados permaneçam resilientes.

Escopo

Tem muitos escopos, pois é uma das tecnologias emergentes. Ao entender o RDD, você pode facilmente obter conhecimento de processamento e armazenamento de grandes quantidades de dados. Os dados que constituem o componente básico tornam obrigatório que o RDD permaneça.

Necessidade de RDD

Para executar operações de dados com rapidez e eficiência, são utilizados RDDs. O conceito na memória ajuda a obter os dados rapidamente e a reutilização os torna eficientes.

Como a RDD ajudará no crescimento da carreira?

Está sendo amplamente utilizado no processamento e análise de dados. Depois de aprender RDD, você poderá trabalhar com o Spark, que é altamente recomendado em tecnologia atualmente. Você pode facilmente pedir aumento e também se candidatar a empregos com altos salários.

Conclusão

Para concluir, se você deseja permanecer no setor de dados e análises, é certamente um ponto positivo. Isso o ajudará a trabalhar com as mais recentes tecnologias com agilidade e eficiência.

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Big Data