Hvad er RDD i Scala?
Hvad er RDD i Scala?

Video: Hvad er RDD i Scala?

Video: Hvad er RDD i Scala?
Video: RDD in Spark 2024, November
Anonim

Resilient distribuerede datasæt ( RDD ) er en grundlæggende datastruktur i Spark. Det er en uforanderlig distribueret samling af objekter. RDD'er kan indeholde enhver type Python, Java eller Scala objekter, herunder brugerdefinerede klasser. Formelt set er en RDD er en skrivebeskyttet, opdelt samling af poster.

Spørgsmålet er også, hvad er forskellen mellem RDD og DataFrame?

RDD – RDD er en distribueret samling af dataelementer spredt ud over mange maskiner i klynge. RDD'er er et sæt Java- eller Scala-objekter, der repræsenterer data. DataFrame – A DataFrame er en distribueret samling af data organiseret i navngivne kolonner. Det er begrebsmæssigt lig med en tabel i en relationel database.

Desuden, hvordan distribueres RDD? Robust Distribueret Datasæt ( RDD'er ) De er en fordelt samling af objekter, som er gemt i hukommelsen eller på diske på forskellige maskiner i en klynge. En enkelt RDD kan opdeles i flere logiske partitioner, så disse partitioner kan lagres og behandles på forskellige maskiner i en klynge.

hvordan virker spark RDD?

RDD'er i Gnist har en samling af poster, der indeholder partitioner. RDD'er i Gnist er opdelt i små logiske bidder af data - kendt som partitioner, når en handling udføres, vil en opgave blive startet pr. partition. Skillevægge i RDD'er er de grundlæggende enheder for parallelisme.

Hvad er hurtigere RDD eller DataFrame?

RDD - Mens du udfører simple grupperings- og aggregeringsoperationer RDD API er langsommere. DataFrame - Ved at udføre eksplorativ analyse, skabe aggregerede statistikker om data, datarammer er hurtigere . RDD - Når man ønsker transformation og handlinger på lavt niveau, bruger vi RDD'er . Også når vi har brug for abstraktioner på højt niveau, bruger vi RDD'er.

Anbefalede: