Apakah RDD dalam Scala?

2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51

Set Data Teragih Berdaya tahan ( RDD ) ialah struktur data asas Spark. Ia ialah koleksi objek teragih yang tidak berubah. RDD boleh mengandungi sebarang jenis Python, Java, atau Scala objek, termasuk kelas yang ditentukan pengguna. Secara formal, an RDD ialah koleksi rekod yang dibaca sahaja dan dibahagikan.

Juga persoalan ialah, apakah perbezaan antara RDD dan DataFrame?

RDD – RDD ialah koleksi teragih elemen data yang tersebar di banyak mesin di dalam kelompok. RDD ialah satu set objek Java atau Scala yang mewakili data. DataFrame – A DataFrame ialah koleksi data teragih yang disusun ke dalam lajur yang dinamakan. Ia secara konseptual sama dengan jadual didalam pangkalan data hubungan.

Tambahan pula, bagaimanakah RDD diedarkan? Berdaya tahan Diedarkan Set Data ( RDD ) Mereka ialah a diedarkan koleksi objek, yang disimpan dalam ingatan atau pada cakera mesin yang berbeza bagi gugusan. Bujang RDD boleh dibahagikan kepada berbilang partition logik supaya partition ini boleh disimpan dan diproses pada mesin yang berbeza bagi kluster.

bagaimanakah RDD percikan berfungsi?

RDD dalam Percikan api mempunyai koleksi rekod yang mengandungi partition. RDD dalam Percikan api dibahagikan kepada ketulan logik kecil data - dikenali sebagai partition, apabila tindakan dilaksanakan, tugas akan dilancarkan setiap partition. Pembahagian dalam RDD ialah unit asas selari.

Manakah RDD atau DataFrame yang lebih pantas?

RDD - Semasa melakukan operasi pengumpulan dan pengagregatan yang mudah RDD API lebih perlahan. DataFrame - Dalam melaksanakan analisis penerokaan, mencipta statistik agregat pada data, bingkai data adalah lebih pantas . RDD - Apabila anda mahukan transformasi dan tindakan peringkat rendah, kami menggunakan RDD . Juga, apabila kita memerlukan abstraksi peringkat tinggi yang kita gunakan RDD.