Vad är RDD i Scala?
Vad är RDD i Scala?

Video: Vad är RDD i Scala?

Video: Vad är RDD i Scala?
Video: Scala 3. OpenJDK vs Oracle JDK. Марсоход Чжужун и CopterPack. [MJC News #7] #ityoutubersru 2024, November
Anonim

Resilient distribuerade datamängder ( RDD ) är en grundläggande datastruktur för Spark. Det är en oföränderlig distribuerad samling av objekt. RDD:er kan innehålla alla typer av Python, Java eller Scala objekt, inklusive användardefinierade klasser. Formellt, en RDD är en skrivskyddad, partitionerad samling poster.

Frågan är också, vad är skillnaden mellan RDD och DataFrame?

RDD – RDD är en distribuerad samling av dataelement spridda över många maskiner i klunga. RDD:er är en uppsättning Java- eller Scala-objekt som representerar data. DataFrame – A DataFrame är en distribuerad samling av data organiserad i namngivna kolumner. Det är begreppsmässigt lika med en tabell i en relationsdatabas.

Dessutom, hur distribueras RDD? Uthållig Distribuerad Dataset ( RDD:er ) De är en distribuerad samling av objekt, som lagras i minnet eller på skivor hos olika maskiner i ett kluster. En enda RDD kan delas upp i flera logiska partitioner så att dessa partitioner kan lagras och bearbetas på olika maskiner i ett kluster.

hur fungerar spark RDD?

RDD:er i Gnista har en samling poster som innehåller partitioner. RDD:er i Gnista är uppdelade i små logiska bitar av data - så kallade partitioner, när en åtgärd utförs kommer en uppgift att startas per partition. Skiljeväggar in RDD:er är parallellismens grundläggande enheter.

Vilket är snabbare RDD eller DataFrame?

RDD - Medan du utför enkla grupperings- och aggregeringsoperationer RDD API är långsammare. DataFrame - Genom att utföra utforskande analyser, skapa aggregerad statistik på data, dataramar är snabbare . RDD – När man vill ha transformation och handlingar på låg nivå använder vi RDD:er . När vi behöver abstraktioner på hög nivå använder vi också RDD:er.

Rekommenderad: