Mikä on RDD Scalassa?
Mikä on RDD Scalassa?

Video: Mikä on RDD Scalassa?

Video: Mikä on RDD Scalassa?
Video: Dear Michelin...THEY DESERVE A STAR! Michelin Guide Restaurant by Chef Eugenio Cannoni - LA SCALA * 2024, Marraskuu
Anonim

Kimmoisat hajautetut tietojoukot ( RDD ) on Sparkin perustietorakenne. Se on muuttumaton hajautettu kokoelma esineitä. RDD:t voi sisältää minkä tahansa tyyppisen Pythonin, Javan tai Scala objektit, mukaan lukien käyttäjän määrittämät luokat. Muodollisesti an RDD on vain luku -muotoinen, osioitu tietueiden kokoelma.

Kysymys kuuluu myös, mitä eroa on RDD:n ja DataFramen välillä?

RDD – RDD on hajautettu kokoelma tietoelementtejä, jotka ovat hajallaan useille koneille in klusterin. RDD:t ovat joukko Java- tai Scala-objekteja, jotka edustavat tietoja. Datakehys – A Datakehys on hajautettu kokoelma tietoja, jotka on järjestetty nimettyihin sarakkeisiin. Se on käsitteellisesti yhtä suuri kuin taulukko jonkin sisällä relaatiotietokanta.

Lisäksi, miten RDD jaetaan? Kimmoisa Hajautettu Tietojoukot ( RDD:t ) Ne ovat a hajautettu kokoelma objekteja, jotka on tallennettu muistiin tai klusterin eri koneiden levyille. Sinkku RDD voidaan jakaa useisiin loogisiin osioihin, jotta nämä osiot voidaan tallentaa ja käsitellä klusterin eri koneilla.

miten spark RDD toimii?

RDD:t sisään Kipinä on kokoelma tietueita, jotka sisältävät osioita. RDD:t sisään Kipinä on jaettu pieniin loogisiin tietopaloihin - tunnetaan osioina, kun toiminto suoritetaan, tehtävä käynnistetään osiota kohden. Väliseinät sisään RDD:t ovat rinnakkaisuuden perusyksiköitä.

Kumpi on nopeampi RDD vai DataFrame?

RDD - Suorittaessaan yksinkertaisia ryhmittely- ja yhdistämistoimintoja RDD API on hitaampi. Datakehys - Suorittaessaan tutkivaa analyysiä, luomalla aggregoituja tilastoja tiedoista, tietokehykset ovat nopeammin . RDD - Kun haluat matalan tason muunnoksia ja toimia, käytämme RDD:t . Myös silloin, kun tarvitsemme korkean tason abstraktioita, käytämme RDD:t.

Suositeltava: