Скаладағы RDD дегеніміз не?
Скаладағы RDD дегеніміз не?

Бейне: Скаладағы RDD дегеніміз не?

Бейне: Скаладағы RDD дегеніміз не?
Бейне: Каспий ред обналичка/ Kaspi red обналичка #kaspi #каспий 2024, Мамыр
Anonim

Тұрақты таратылған деректер жиындары ( RDD ) - Spark деректерінің негізгі құрылымы. Бұл нысандардың өзгермейтін бөлінген жиынтығы. RDD Python, Java немесе кез келген түрін қамтуы мүмкін Скала нысандар, соның ішінде пайдаланушы анықтайтын сыныптар. Ресми түрде, а RDD тек оқуға арналған, жазбалардың бөлінген жинағы.

Сондай-ақ сұрақ туындайды, RDD мен DataFrame арасындағы айырмашылық неде?

RDD – RDD көптеген машиналарға таралған деректер элементтерінің бөлінген жинағы болып табылады ішінде кластер. RDD деректерді көрсететін Java немесе Scala нысандарының жиынтығы. DataFrame – А DataFrame аталған бағандарға ұйымдастырылған деректердің бөлінген жинағы болып табылады. Ол концептуалды түрде кестеге тең ішінде реляциялық мәліметтер базасы.

Сонымен қатар, RDD қалай таратылады? Төзімді Таратылды Деректер жиындары ( RDD ) Олар а таратылды жадта немесе кластердің әртүрлі машиналарының дискілерінде сақталатын объектілер жиынтығы. Жалғыз RDD бұл бөлімдерді кластердің әртүрлі машиналарында сақтауға және өңдеуге болатындай бірнеше логикалық бөлімдерге бөлуге болады.

Spark RDD қалай жұмыс істейді?

RDD ішінде Ұшқын бөлімдері бар жазбалар жинағы бар. RDD ішінде Ұшқын деректердің шағын логикалық бөліктеріне бөлінеді - бөлімдер деп аталады, әрекет орындалғанда, әр бөлімде тапсырма іске қосылады. Бөлімдер RDD параллелизмнің негізгі бірліктері болып табылады.

RDD немесе DataFrame қайсысы жылдам?

RDD - Қарапайым топтау және жинақтау операцияларын орындау кезінде RDD API баяуырақ. DataFrame - Барлау талдауын жүргізуде, деректер бойынша жиынтық статистиканы құруда, деректер кадрлары болып табылады Тезірек . RDD - Төмен деңгейлі түрлендірулер мен әрекеттерді қаласаңыз, біз пайдаланамыз RDD . Сондай-ақ, жоғары деңгейдегі абстракциялар қажет болғанда біз пайдаланамыз RDD.

Ұсынылған: