Unterschiede zwischen RDD, Datenrahmen und Datensätze in Spark

Überblick

• Den Unterschied zwischen APIs verstehen 3 Funken: RDD, Datenrahmen und Datensätze
• Wir werden sehen, wie man RDD erstellt, Datenrahmen und Datensätze.

Einführung

Etwas bestanden haben 11 Jahre seit Apache Spark begann zu existieren und, eindrucksvoll und kontinuierlich, wurde die erste Wahl von Big-Data-Entwicklern. Entwickler haben es schon immer geliebt, einfache und leistungsstarke APIs bereitzustellen, die jede Art von Big-Data-Analyse durchführen können..

Anfänglich, In 2011 kam auf das Konzept von RDD, nach in 2013 mit Dataframes und später in 2015 mit dem Konzept der Datensätze. Keiner von ihnen hat abgeschrieben, wir können sie alle noch gebrauchen. In diesem Beitrag, Wir werden den Unterschied zwischen den drei verstehen und sehen.

Inhaltsverzeichnis

1. Was sind RDDs??
2. Wann sollte RDD verwendet werden??
3. Was sind Datenrahmen??
4. Was sind Datensätze??
5. RDD vs. Dataframes vs. Datasets?

Was sind RDDs??

RDDs oder belastbare verteilte Datensätze sind die grundlegende Datenstruktur von Spark. Es ist die Sammlung von Objekten, die in der Lage ist, die Daten partitioniert über mehrere Knoten zu speichern ClusterEin Cluster ist eine Gruppe miteinander verbundener Unternehmen und Organisationen, die im selben Sektor oder geografischen Gebiet tätig sind, und die zusammenarbeiten, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Diese Gruppierungen ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Ressourcen, Wissen und Technologien, Förderung von Innovation und Wirtschaftswachstum. Cluster können sich über eine Vielzahl von Branchen erstrecken, Von der Technologie bis zur Landwirtschaft, und sind von grundlegender Bedeutung für die regionale Entwicklung und die Schaffung von Arbeitsplätzen.... und es ermöglicht ihnen außerdem, das zu tun Parallele VerarbeitungDie parallele Verarbeitung ist eine Technik, mit der mehrere Vorgänge gleichzeitig ausgeführt werden können, Aufteilen komplexer Aufgaben in kleinere Teilaufgaben. Diese Methodik optimiert den Einsatz von Rechenressourcen und reduziert die Verarbeitungszeit, Dies ist besonders nützlich für Anwendungen wie die Analyse großer Datenmengen, Simulationen und grafisches Rendering. Seine Implementierung ist in Hochleistungssystemen und in modernen Computersystemen unerlässlich geworden.....

Es ist fehlertolerant, wenn Sie mehrere Transformationen auf dem RDD durchführen und dann, für jeden umstand, irgendetwas fällt aus KnotenNodo ist eine digitale Plattform, die die Verbindung zwischen Fachleuten und Unternehmen auf der Suche nach Talenten erleichtert. Durch ein intuitives System, Ermöglicht Benutzern das Erstellen von Profilen, Erfahrungen austauschen und Zugang zu Stellenangeboten erhalten. Der Fokus auf Zusammenarbeit und Networking macht Nodo zu einem wertvollen Werkzeug für diejenigen, die ihr berufliches Netzwerk erweitern und Projekte finden möchten, die mit ihren Fähigkeiten und Zielen übereinstimmen..... El RDD, dann, kann sich automatisch wiederherstellen.

Es gibt 3 alternativen para crear un ASD:

1. Parallel zu einer bestehenden Datensammlung
2. Verweis auf die gespeicherte externe Datendatei
3. RDD aus einem bestehenden RDD erstellen

Wann sollte RDD verwendet werden??

Wir können RDD in den folgenden Situationen verwenden:

1. Wenn wir Low-Level-Transformationen des Datasets durchführen möchten. Lesen Sie mehr über RDD-Transformationen: PySpark, um Transformationen durchzuführen
2. Leitet das Schema nicht automatisch aus den aufgenommenen Daten ab, wir müssen das Schema jedes einzelnen Datensatzes angeben, wenn wir ein RDD erstellen. Erfahren Sie hier, wie Sie das RDD-Schema ableiten können: Erstellen von Pipelines für maschinelles Lernen mit PySpark

Was sind Datenrahmen??

Es wurde zuerst in der Spark-Version eingeführt 1.3 um die Einschränkungen von Spark RDD zu überwinden. Spark Dataframes sind die verteilte Sammlung von Datenpunkten, Aber hier, Daten sind in benannten Spalten organisiert. Entwicklern ermöglichen, Code während der Laufzeit zu debuggen, was bei RDDs nicht erlaubt war.

Datenrahmen können die Daten in verschiedenen Formaten wie CSV lesen und schreiben, JSONJSON, o JavaScript-Objekt-Notation, Es handelt sich um ein leichtgewichtiges Datenaustauschformat, das für Menschen leicht zu lesen und zu schreiben ist, und für Maschinen einfach zu analysieren und zu generieren. Es wird häufig in Webanwendungen verwendet, um Informationen zwischen einem Server und einem Client zu senden und zu empfangen. Seine Struktur basiert auf Schlüssel-Wert-Paaren, Dadurch ist es vielseitig einsetzbar und in der Softwareentwicklung weit verbreitet.., EURO, HDFSHDFS, o Verteiltes Hadoop-Dateisystem, Es ist eine Schlüsselinfrastruktur für die Speicherung großer Datenmengen. Entwickelt für die Ausführung auf gängiger Hardware, HDFS ermöglicht die Datenverteilung über mehrere Knoten, Sicherstellung einer hohen Verfügbarkeit und Fehlertoleranz. Seine Architektur basiert auf einem Master-Slave-Modell, wobei ein Master-Knoten das System verwaltet und Slave-Knoten die Daten speichern, Erleichterung der effizienten Verarbeitung von Informationen.. und Tabellen HIVEHive ist eine dezentrale Social-Media-Plattform, die es ihren Nutzern ermöglicht, Inhalte zu teilen und sich mit anderen zu verbinden, ohne dass eine zentrale Behörde eingreifen muss. Verwendet die Blockchain-Technologie, um die Datensicherheit und das Eigentum zu gewährleisten. Im Gegensatz zu anderen sozialen Netzwerken, Hive ermöglicht es Nutzern, ihre Inhalte durch Krypto-Belohnungen zu monetarisieren, die die Schaffung und den aktiven Austausch von Informationen fördert..... Es ist bereits für die Verarbeitung großer Datensätze für die meisten Vorverarbeitungsaufgaben optimiert, Wir müssen also keine komplexen Funktionen selbst schreiben.

Verwendet einen Katalysatoroptimierer zu Optimierungszwecken. Wenn Sie mehr über den Katalysatoroptimierer erfahren möchten, Ich empfehle dir dringend, diesen Beitrag zu lesen: Praktisches Tutorial zur Datenanalyse mit Spark SQL

Sehen wir uns an, wie Sie mit PySpark einen Datenrahmen erstellen.

Was sind Datensätze??

Spark Datasets ist eine Erweiterung der Data Frames API mit den Vorteilen von RDDs und Datasets. Es ist schnell und bietet eine typsichere Schnittstelle. Typsicherheit bedeutet, dass der Compiler die Datentypen aller Spalten im Dataset nur während der Kompilierung validiert und bei Diskrepanzen in den Datentypen einen Fehler ausgibt.

RDD-Benutzer werden es dem Code etwas ähnlich finden, aber es ist schneller als RDD. Kann strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeiten.

Wir können immer noch keine Spark-Datasets in Python erstellen. Dataset API ist nur in Scala und Java aktiviert.

RDD vs. Datenrahmen vs. Datensätze

Abschließende Anmerkungen

In diesem Beitrag, wir haben den Unterschied zwischen den drei Haupt-APIs gesehen von Apache SparkApache Spark ist eine Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine, die die schnelle und effiziente Analyse großer Informationsmengen ermöglicht. Sein Design basiert auf dem Speicher, Dies optimiert die Leistung im Vergleich zu anderen Batch-Verarbeitungstools. Spark wird häufig in Big-Data-Anwendungen verwendet, Maschinelles Lernen und Echtzeitanalysen, Dank seiner Benutzerfreundlichkeit und.... Dann, fertigstellen, wenn du eine reiche Semantik willst, Abstraktionen auf hoher Ebene, Typsicherheit, elija Dataframes oder Datasets. Wenn Sie mehr Kontrolle über den Vorverarbeitungsteil benötigen, Sie können die RDDs immer verwenden.

Ich empfehle Ihnen, sich diese zusätzlichen Ressourcen zu Apache Spark anzusehen, um Ihr Wissen zu erweitern:

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