Co je RDD ve Scale?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

Odolné distribuované datové sady ( RDD ) je základní datová struktura Sparku. Je to neměnná distribuovaná kolekce objektů. RDD může obsahovat jakýkoli typ Pythonu, Javy, popř Scala objektů, včetně tříd definovaných uživatelem. Formálně, an RDD je rozdělená kolekce záznamů pouze pro čtení.

Otázkou také je, jaký je rozdíl mezi RDD a DataFrame?

RDD – RDD je distribuovaná kolekce datových prvků rozprostřená na mnoha strojích v shluk. RDD jsou množinou objektů Java nebo Scala představujících data. DataFrame – A DataFrame je distribuovaná kolekce dat organizovaná do pojmenovaných sloupců. Koncepčně se rovná tabulce v relační databáze.

Dále, jak je distribuován RDD? Pružný Distribuováno Datové sady ( RDD ) Jsou a distribuováno kolekce objektů, které jsou uloženy v paměti nebo na discích různých strojů clusteru. Jediný RDD lze rozdělit na více logických oddílů, takže tyto oddíly lze ukládat a zpracovávat na různých počítačích klastru.

jak funguje spark RDD?

RDD v Jiskra mít kolekci záznamů, které obsahují oddíly. RDD v Jiskra jsou rozděleny na malé logické části dat - známé jako oddíly, při provedení akce bude spuštěna úloha pro každý oddíl. Příčky v RDD jsou základní jednotky paralelismu.

Který je rychlejší RDD nebo DataFrame?

RDD - Při provádění jednoduchých operací seskupování a agregace RDD API je pomalejší. DataFrame - Při provádění průzkumné analýzy, vytváření agregovaných statistik o datech, datové rámce jsou rychlejší . RDD - Když chcete nízkoúrovňovou transformaci a akce, používáme RDD . Také, když potřebujeme abstrakce na vysoké úrovni, které používáme RDD.