Apa itu RDD Java?

Resilient Distributed Datasets ( RDD ) adalah struktur data fundamental dari Spark . Ini adalah kumpulan objek terdistribusi yang tidak dapat diubah. RDD dapat berisi semua jenis objek Python, Java , atau Scala, termasuk kelas yang ditentukan pengguna. Secara formal, RDD adalah kumpulan record yang hanya dapat dibaca dan dipartisi.

Lalu, bagaimana RDD dibuat?

RDD dibuat dengan memulai dengan file di sistem file Hadoop (atau sistem file lain yang didukung Hadoop), atau koleksi Scala yang ada di program driver, dan mengubahnya. Pengguna juga dapat meminta Spark untuk mempertahankan RDD dalam memori, memungkinkannya untuk digunakan kembali secara efisien di seluruh operasi paralel.

Orang mungkin juga bertanya, apa perbedaan antara RDD dan DataFrame? RDD – RDD adalah kumpulan unsur data terdistribusi yang tersebar di banyak mesin di cluster. RDD adalah sekumpulan objek Java atau Scala yang mewakili data. DataFrame – DataFrame adalah kumpulan data terdistribusi yang diatur ke dalam kolom bernama. Secara konseptual sama dengan tabel dalam database relasional.

Yang juga perlu diketahui adalah, di mana RDD disimpan?

Saat Anda membuat RDD (contoh: memuat file ) jika dalam mode lokal, itu disimpan di laptop. Jika Anda menggunakan hdfs itu disimpan dalam hdfs. Ingat PADA DISK. Jika Anda ingin menyimpannya dalam cache (dalam RAM), Anda dapat menggunakan fungsi cache().

Mengapa RDD lebih baik daripada penyimpanan data MapReduce?

Mengapa RDD lebih baik daripada MapReduce RDD menghindari semua pembacaan/penulisan ke HDFS. Dengan mengurangi operasi I/O secara signifikan, RDD menawarkan cara yang jauh lebih cepat untuk mengambil dan memproses data dalam klaster Hadoop . Faktanya, diperkirakan bahwa aplikasi Hadoop MapReduce menghabiskan lebih dari 90% waktunya untuk membaca/menulis ke HDFS.