Video: Scala-da RDD nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Chidamli taqsimlangan ma'lumotlar to'plamlari ( RDD ) - bu Sparkning asosiy ma'lumotlar tuzilmasi. Bu ob'ektlarning o'zgarmas taqsimlangan to'plamidir. RDDlar har qanday turdagi Python, Java yoki o'z ichiga olishi mumkin Skala ob'ektlar, shu jumladan foydalanuvchi tomonidan belgilangan sinflar. Rasmiy ravishda, an RDD faqat oʻqish uchun moʻljallangan, boʻlingan yozuvlar toʻplamidir.
Shuningdek, savol tug'iladi: RDD va DataFrame o'rtasidagi farq nima?
RDD – RDD ko'plab mashinalarda tarqalgan ma'lumotlar elementlarining taqsimlangan to'plamidir ichida klaster. RDDlar ma'lumotlarni ifodalovchi Java yoki Scala ob'ektlari to'plamidir. DataFrame – A DataFrame nomli ustunlarga ajratilgan ma'lumotlarning taqsimlangan to'plamidir. Bu kontseptual jihatdan jadvalga teng a ichida relyatsion ma'lumotlar bazasi.
Bundan tashqari, RDD qanday taqsimlanadi? Chidamli Tarqalgan Maʼlumotlar toʻplami ( RDDlar ) Ular a tarqatilgan Klasterning turli mashinalarining xotirasida yoki disklarida saqlanadigan ob'ektlar to'plami. Bitta RDD bir nechta mantiqiy bo'limlarga bo'linishi mumkin, shunda bu bo'limlar klasterning turli mashinalarida saqlanishi va qayta ishlanishi mumkin.
Spark RDD qanday ishlaydi?
RDDlar ichida Uchqun bo'limlarni o'z ichiga olgan yozuvlar to'plamiga ega. RDDlar ichida Uchqun ma'lumotlarning kichik mantiqiy bo'laklariga bo'linadi - bo'limlar deb nomlanadi, harakat bajarilganda, har bir bo'lim uchun vazifa ishga tushadi. Bo'limlar RDDlar parallelizmning asosiy birliklari hisoblanadi.
Qaysi biri tezroq RDD yoki DataFrame?
RDD - oddiy guruhlash va jamlash amallarini bajarishda RDD API sekinroq. DataFrame - qidiruv tahlilini amalga oshirishda, ma'lumotlar bo'yicha jamlangan statistik ma'lumotlarni yaratishda; ma'lumotlar ramkalari bor Tezroq . RDD - Agar siz past darajadagi o'zgarishlar va harakatlarni xohlasangiz, biz foydalanamiz RDDlar . Bundan tashqari, bizga yuqori darajadagi abstraktsiyalar kerak bo'lganda foydalanamiz RDDlar.
Tavsiya:
Scala'da SBT loyihasi nima?
Sbt Java-ning Maven va Ant-ga o'xshash Scala va Java loyihalari uchun ochiq manbali qurish vositasidir. Uning asosiy xususiyatlari quyidagilardir: Scala kodini kompilyatsiya qilish va ko'plab Scala test ramkalari bilan integratsiya qilish uchun mahalliy yordam. Doimiy kompilyatsiya, sinov va joylashtirish
Spark Scala-da DataFrame nima?
Spark DataFrame - bu agregatlarni filtrlash, guruhlash yoki hisoblash operatsiyalarini ta'minlovchi va Spark SQL bilan ishlatilishi mumkin bo'lgan nomli ustunlarga ajratilgan ma'lumotlarning taqsimlangan to'plami. DataFrames tuzilgan ma'lumotlar fayllari, mavjud RDDlar, Hive-dagi jadvallar yoki tashqi ma'lumotlar bazalaridan tuzilishi mumkin
Mavjud Scala loyihasini Eclipse-ga qanday import qilishim mumkin?
Scala IDE loyihasi allaqachon Eclipse tomonidan loyihani sozlash uchun zarur bo'lgan metadata fayllarini o'z ichiga oladi. Scala IDE-ni ish joyingizga import qilish uchun Fayl > Import-ni bosing. Eclipse Import dialog oynasi ochiladi. U erda Umumiy > Ish maydonidagi mavjud loyihalarni tanlang va Keyingiga bosing
Scala-da nima bekor qilinadi?
Scala usulini bekor qilish. Agar pastki sinf ota-sinfda belgilangan usul bilan bir xil nomga ega bo'lsa, u usulni bekor qilish deb nomlanadi. Agar pastki sinf ota-sinfda belgilangan usul uchun ma'lum bir dasturni taqdim qilmoqchi bo'lsa, u ota-klassdagi usulni bekor qiladi
Scala-da yashirin sinf nima?
Scala 2.10 noaniq sinflar deb nomlangan yangi xususiyatni taqdim etdi. Yashirin sinf - bu yashirin kalit so'z bilan belgilangan sinf. Ushbu kalit so'z sinfning asosiy konstruktorini sinf doirasida bo'lganda yashirin konvertatsiya qilish uchun mavjud qiladi. SIP-13 da yashirin sinflar taklif qilingan