Що таке Rdd Spark?

Зовнішній розповсюджений терміни (RDD). RDD дозволяє Spark відновити дані у разі збою та оптимізувати обчислення. Паралельна обробка та комбінування операцій.

Стійкий розподілений набір даних (RDD) – це доступна тільки для читання колекція даних у Spark, яку можна розподілити по кількох машинах у кластері, що забезпечує паралельні обчислення та відмовостійкість за рахунок реконструкції походження.

Spark – це розподілена система обробки даних з відкритим вихідним кодом, яка застосовується для обробки великих даних.

RDD (Resilient Distributed Dataset) – це проста, незмінна, розподілена колекція об'єктів у фреймворку Apache Spark. RDD є розподіленим набором даних, який ділиться на безліч частин, що обробляються різними вузлами в кластері.

Текстові файли RDD можуть бути створені за допомогою методу textFile SparkContext . Цей метод приймає URI для файлу (локальний шлях на машині або URI hdfs://, s3a:// і т.д.) і зчитує його як набір рядків. Ось приклад виклику: JavaRDD<String> distFile = sc.textFile("data.txt");

По суті, RDD – це незмінна розподілена колекція елементів ваших даних, розподілена по вузлах у вашому кластері, яка може працювати паралельно з низькорівневим API, що пропонує перетворення та дії . Прискоріть свій досвід за допомогою цього важливого посібника для епохи ІІ.

Текстові файли RDD можуть бути створені за допомогою методу textFile SparkContext . Цей метод приймає URI для файлу (локальний шлях на машині або URI hdfs://, s3a:// і т.д.) і зчитує його як набір рядків. Ось приклад виклику: JavaRDD<String> distFile = sc.textFile("data.txt");

Дія в Spark – це будь-яка операція, яка не повертає RDD . Оцінка виконується під час виконання дії. Дії запускають планувальник, який будує спрямований ациклічний граф (DAG) як план виконання.