Introducción a RDD

Para comprender la funcionalidad básica del conjunto de datos distribuidos resilientes (RDD), es importante conocer los conceptos básicos de Spark. Es un componente importante en Spark. Spark es un motor de procesamiento de datos que proporciona análisis más rápidos y fáciles. Spark procesa en la memoria con la ayuda de conjuntos de datos distribuidos resistentes. Esto significa que captura la mayoría de los datos en la memoria. Ayuda a gestionar el procesamiento distribuido de datos. Después de esto, la transformación de datos también puede ser atendida. Cada conjunto de datos en RDD se divide primero en porciones lógicas y se puede calcular en diferentes nodos del clúster.

Definición

Un conjunto de datos distribuidos resilientes es el componente básico de Spark. Cada conjunto de datos se divide en partes lógicas y estas se pueden calcular fácilmente en diferentes nodos del clúster. Se pueden operar en paralelo y son tolerantes a fallas. Los objetos RDD pueden ser creados por Python, Java o Scala. También puede incluir clases definidas por el usuario. Para obtener resultados más rápidos, eficientes y precisos, Spark utiliza RDD. Los RDD se pueden crear de dos maneras. Uno puede estar paralelizando una colección existente en su programa de controlador de contexto de Spark. La otra forma puede ser hacer referencia a un conjunto de datos en un sistema de almacenamiento externo que puede ser HDFS, HBase o cualquier otra fuente que tenga el formato de archivo Hadoop.

Comprensión

Para entenderlo mejor, necesitamos saber en qué se diferencian y cuáles son los factores distintivos. A continuación se presentan los pocos factores que distinguen a los RDD.

1. En memoria: esta es la característica más importante de RDD. La colección de objetos que se crean se almacenan en la memoria del disco. Esto aumenta la velocidad de ejecución de Spark a medida que los datos se obtienen de los datos que están en la memoria. No hay necesidad de obtener datos del disco para ninguna operación.

2. Evaluación perezosa: la transformación en Spark es perezosa. Los datos que están disponibles en RDD no se ejecutan hasta que se realiza una acción sobre ellos. Para obtener los datos, el usuario puede hacer uso de la acción count () en RDD.

3. Habilitar caché: a medida que RDD se evalúa perezosamente, las acciones que se realizan en ellos deben evaluarse. Esto lleva a la creación de RDD para todas las transformaciones. Los datos también pueden persistir en la memoria o el disco.

¿Cómo RDD hace que trabajar sea tan fácil?

RDD le permite tener todos sus archivos de entrada como cualquier otra variable que esté presente. Esto no es posible usando Map Reduce. Estos RDD se distribuyen automáticamente a través de la red disponible a través de particiones. Cada vez que se ejecuta una acción, se inicia una tarea por partición. Esto fomenta el paralelismo, más el número de particiones más el paralelismo. Las particiones son determinadas automáticamente por Spark. Una vez hecho esto, los RDD pueden realizar dos operaciones. Esto incluye acciones y transformaciones.

¿Qué se puede hacer con RDD?

Como se mencionó en el punto anterior, se puede usar para dos operaciones. Esto incluye acciones y transformaciones. En el caso de la transformación, se crea un nuevo conjunto de datos a partir de un conjunto de datos existente. Cada conjunto de datos se pasa a través de una función. Como valor de retorno, envía un nuevo RDD como resultado.

Las acciones, por otro lado, devuelven valor al programa. Realiza los cálculos en el conjunto de datos requerido. Aquí, cuando se realiza la acción, no se crea un nuevo conjunto de datos. Por lo tanto, se pueden decir como operaciones RDD que devuelven valores no RDD. Estos valores se almacenan en sistemas externos o en los controladores.

Trabajando con RDD

Para trabajar de manera eficiente es importante seguir los pasos a continuación. Comenzando con la obtención de los archivos de datos. Estos se pueden obtener fácilmente haciendo uso del comando de importación. Una vez hecho esto, el siguiente paso es crear archivos de datos. Comúnmente, los datos se cargan en RDD a través de un archivo. También se puede crear mediante el uso de un comando de paralelización. Una vez hecho esto, los usuarios pueden comenzar fácilmente a realizar diferentes tareas. Transformaciones que incluyen transformación de filtro, transformación de mapa donde un mapa puede usarse también con funciones predefinidas. También se pueden realizar diferentes acciones. Estos incluyen acción de recopilación, acción de conteo, acción, etc. Una vez que se crea el RDD y se realizan las transformaciones básicas, se muestrea el RDD. Se lleva a cabo haciendo uso de la transformación de muestra y tomando medidas de muestra. Las transformaciones ayudan a aplicar transformaciones sucesivas y las acciones ayudan a recuperar la muestra dada.

Ventajas

Las siguientes son las principales propiedades o ventajas que distinguen a los RDD.

1. Inmutable y particionado: todos los registros están particionados y, por lo tanto, RDD es la unidad básica de paralelismo. Cada partición está dividida lógicamente y es inmutable. Esto ayuda a lograr la consistencia de los datos.

2. Operaciones de grano grueso: Estas son las operaciones que se aplican a todos los elementos que están presentes en un conjunto de datos. Para elaborar, si un conjunto de datos tiene un mapa, un filtro y un grupo por una operación, estos se realizarán en todos los elementos que están presentes en esa partición.

3. Transformación y acciones: después de crear acciones, los datos se pueden leer solo desde un almacenamiento estable. Esto incluye HDFS o haciendo transformaciones a RDD existentes. Las acciones también se pueden realizar y guardar por separado.

4. Tolerancia a fallas: esta es la principal ventaja de usarlo. Dado que se crea un conjunto de transformaciones, todos los cambios se registran y no se prefiere cambiar los datos reales.

5. Persistencia: se puede reutilizar, lo que los hace persistentes.

Habilidades requeridas

Para RDD necesita tener una idea básica sobre el ecosistema Hadoop. Una vez que tenga una idea, puede comprender fácilmente Spark y conocer los conceptos en RDD.

¿Por qué deberíamos usar RDD?

Los RDD son el tema de conversación de la ciudad, principalmente debido a la velocidad con la que procesa grandes cantidades de datos. Los RDD son persistentes y tolerantes a fallas, lo que hace que los datos permanezcan resistentes.

Alcance

Tiene muchos ámbitos, ya que es una de las tecnologías emergentes. Al comprender RDD, puede obtener fácilmente conocimiento sobre el procesamiento y el almacenamiento de grandes cantidades de datos. El hecho de que los datos sean el bloque de construcción hace que sea obligatorio que RDD permanezca.

Necesidad de RDD

Para realizar operaciones de datos de forma rápida y eficiente, se utilizan RDD. El concepto en memoria ayuda a obtener los datos rápidamente y la reutilización lo hace eficiente.

¿Cómo ayudará RDD en el crecimiento profesional?

Se está utilizando ampliamente en el procesamiento de datos y análisis. Una vez que aprenda RDD, podrá trabajar con Spark, que es muy recomendable en tecnología en estos días. Puede solicitar fácilmente un aumento y también solicitar trabajos bien remunerados.

Conclusión

Para concluir, si desea permanecer en la industria de datos y análisis, seguramente es un punto a favor. Le ayudará a trabajar con las últimas tecnologías con agilidad y eficiencia.

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Big Data