Videó: Mi az RDD a Scalában?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
Rugalmas elosztott adatkészletek ( RDD ) a Spark alapvető adatszerkezete. Ez az objektumok megváltoztathatatlan elosztott gyűjteménye. RDD-k tartalmazhat bármilyen típusú Python, Java vagy Scala objektumok, beleértve a felhasználó által definiált osztályokat. Formálisan egy RDD a rekordok csak olvasható, particionált gyűjteménye.
Az is kérdés, hogy mi a különbség az RDD és a DataFrame között?
RDD – RDD az adatelemek elosztott gyűjteménye, sok gépen elosztva ban,-ben fürt. RDD-k adatokat reprezentáló Java vagy Scala objektumok halmaza. DataFrame – A DataFrame névvel ellátott oszlopokba rendezett adatok elosztott gyűjteménye. Elvileg megegyezik egy táblázattal a relációs adatbázis.
Továbbá, hogyan oszlik el az RDD? Rugalmas Megosztott Adatkészletek ( RDD-k ) Ők a megosztott objektumok gyűjteménye, amelyek egy fürt különböző gépeinek memóriájában vagy lemezein vannak tárolva. Egyetlen RDD több logikai partícióra osztható, így ezek a partíciók egy fürt különböző gépein tárolhatók és feldolgozhatók.
hogyan működik a Spark RDD?
RDD-k ban ben Szikra partíciókat tartalmazó rekordok gyűjteménye. RDD-k ban ben Szikra kis logikai adattömbökre vannak osztva – partícióknak nevezzük, amikor egy művelet végrehajtásra kerül, partíciónként egy feladat indul el. Partíciók be RDD-k a párhuzamosság alapegységei.
Melyik a gyorsabb RDD vagy DataFrame?
RDD - Egyszerű csoportosítási és összesítési műveletek végrehajtása közben RDD Az API lassabb. DataFrame - Feltáró elemzések végzése során, az adatokra vonatkozó összesített statisztikák készítése során, adatkeretek vannak gyorsabban . RDD - Ha alacsony szintű átalakítást és akciókat szeretne, használjuk RDD-k . Továbbá, amikor magas szintű absztrakciókra van szükségünk, akkor használjuk RDD-k.
Ajánlott:
Mi az SBT projekt a Scalában?
Az sbt egy nyílt forráskódú építőeszköz Scala és Java projektekhez, hasonlóan a Java Maven és Ant programjához. Főbb jellemzői a következők: Natív támogatás a Scala kód fordításához és számos Scala tesztkeretrendszerrel való integrációhoz. Folyamatos összeállítás, tesztelés és telepítés
Mik a színészek a Scalában?
A Scala elsődleges párhuzamossági konstrukciója a szereplők. A szereplők alapvetően párhuzamos folyamatok, amelyek üzenetváltással kommunikálnak. A szereplők az aktív objektumok egy formájaként is felfoghatók, ahol egy metódus meghívása egy üzenet küldésének felel meg
Mi az a DataFrame a spark Scalában?
A Spark DataFrame névvel ellátott oszlopokba rendezett adatok elosztott gyűjteménye, amely műveleteket biztosít az aggregátumok szűrésére, csoportosítására vagy kiszámítására, és használható a Spark SQL-lel. A DataFrame-ek strukturált adatfájlokból, meglévő RDD-kből, Hive-táblázatokból vagy külső adatbázisokból hozhatók létre
Mi a felülírás a Scalában?
A Scala módszer felülbírálása. Ha egy alosztálynak ugyanaz a neve, mint a szülőosztályban definiált metódus, azt metódus felülbírálásnak nevezik. Amikor az alosztály egy adott megvalósítást kíván biztosítani a szülőosztályban definiált metódushoz, az felülbírálja a szülőosztály metódusát
Mi az implicit osztály a Scalában?
A Scala 2.10 bevezetett egy új funkciót, az implicit osztályokat. Az implicit osztály az implicit kulcsszóval jelölt osztály. Ez a kulcsszó teszi elérhetővé az osztály elsődleges konstruktorát az implicit konverziókhoz, amikor az osztály hatókörön belül van. Implicit osztályokat javasoltak a SIP-13-ban