Big-Data-Analysen erfordern sowohl Schnelligkeit als auch Flexibilität. Unternehmen, die riesige Datensätze verarbeiten, benötigen Systeme, die Workloads effizient verteilen und gleichzeitig die Fehlertoleranz und optimale Performance beibehalten können. Da die Datenmengen weiterhin exponentiell wachsen, wird die Wahl der Datenstruktur entscheidend für die Effizienz der Pipeline.
Apache Spark bewältigt diese Herausforderungen durch zwei unterschiedliche Storage-Organisationsstrategien: belastbare verteilte Datensätze (RDDs) und DataFrames. Beide ermöglichen eine verteilte Datenverarbeitung, unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrem Ansatz, RDDs bieten eine Low-Level-Kontrolle durch Sammlungen von Datenobjekten über Knoten hinweg, während DataFrames strukturierten, spaltenorientierten Storage ähnlich wie relationale Datenbanktabellen bereitstellen.
Das Verständnis, wann RDDs versus DataFrames verwendet werden sollen, kann die Anwendungs-Performance und die Entwicklungseffizienz erheblich beeinträchtigen. RDDs zeichnen sich durch unstrukturierte Daten und benutzerdefinierte Algorithmen aus, die eine feinkörnige Kontrolle erfordern, während DataFrames durch automatische Abfrageoptimierung eine optimierte Performance für strukturierte Datenoperationen bieten.
In diesem Leitfaden werden beide Ansätze eingehend untersucht, ihre technischen Mechanismen erläutert, ihre Stärken und Einschränkungen verglichen und praktische Anleitungen zur Auswahl der richtigen Lösung für Ihre Apache Spark-Workloads bereitgestellt.
Was ist RDD?
Die ursprüngliche API für Apache Spark war RDD, eine Sammlung von Datenobjekten über Knoten hinweg in einem Apache Spark-Cluster. Die verteilten Daten beschleunigen die Bereitstellung an Endbenutzer, aber die unveränderliche Funktionalität von RDD macht sie fehlertolerant. Unveränderlichkeit verhindert Datenbeschädigung durch Updates, indem neue Daten aus vorhandenen Daten erstellt werden, anstatt sie zu überschreiben. Die Hauptfunktion bei RDD sind unveränderliche Daten, die über zahlreiche Server verteilt sind. RDD führt auch Berechnungen im Speicher durch, um eine bessere Performance zu erzielen.
Wie funktionieren RDDs?
RDDs funktionieren, indem sie partitionierte Daten auf mehrere Server verteilen, die als unstrukturierte Datenblöcke dargestellt werden. Da die Daten unveränderlich sind, werden sie bei Änderungen nie aktualisiert, sondern neu erstellt. Entwickler fragen die Datenbank mithilfe der RDD-API ab, hauptsächlich für Daten wie Medien oder große Textblöcke.
Entwickler, die mit RDDs arbeiten, müssen keine Struktur festlegen oder definieren. Die API gibt einen Datensatz in einer vom Entwickler definierten Struktur zurück, z. B. in einer JSON- oder CSV-Datei. Partitionen von Daten können je nach Performance im Speicher oder auf der Festplatte gespeichert werden. Selbst bei In-Memory-Berechnungen kann die unveränderliche Funktion die Performance beeinträchtigen, da Daten vollständig neu erstellt und nicht aktualisiert werden müssen.
RDDs erreichen Fehlertoleranz über die Linie und verfolgen die Reihenfolge der Transformationen, die zum Erstellen von Datensätzen verwendet werden, anstatt Daten zu replizieren. Dadurch kann Spark verlorene Partitionen rekonstruieren, indem Transformationen wiedergegeben werden.
Das RDD-Programmierungsmodell umfasst zwei Vorgangstypen: Transformationen (z. B. Karte, Filter und Join), die lächerlich neue RDDs erstellen, und Aktionen (z. B. Zählen, Erfassen und Speichern), die eine Berechnung auslösen und Ergebnisse liefern. Diese faule Bewertung hilft bei der Optimierung von Ausführungsplänen.
Beim Erstellen einer RDD werden Daten partitioniert, was sich auf die Parallelität auswirkt. Mehr Partitionen ermöglichen eine größere parallele Verarbeitung, aber auch einen höheren Overhead. Jede Partition befindet sich im Speicher auf Ausführungsknoten, sodass RDDs Datensätze verarbeiten können, die größer sind als der Speicher einer einzelnen Maschine.
Was ist ein DataFrame?
Der nächste Schritt bei der Datenentwicklung von Apache Spark sind DataFrames. Ein DataFrame ähnelt einer Standarddatenbanktabelle, in der das Schema in Spalten und Zeilen unterteilt ist. Entwickler, die mit strukturierten Datenbanken vertraut sind, werden die DataFrame-API in Apache Spark zu schätzen wissen. Die Daten sind in Spalten dargestellt, und Abfragen können für die Performance optimiert werden.
DataFrames nutzen den Catalyst Optimizer von Spark, der automatisch Abfrageausführungspläne optimiert, bevor Ihr Code ausgeführt wird. Diese Optimierungsengine kann im Vergleich zu RDDs eine zwei- bis dreimal schnellere Ausführung für SQL-ähnliche Vorgänge ermöglichen. Der Catalyst Optimizer wendet Techniken wie Predicate-Pushdown, ständiges Falten und Spalten-Storage an, um die Performance zu verbessern, ohne dass eine manuelle Optimierung durch Entwickler erforderlich ist.
Wie funktionieren DataFrames?
DataFrames funktionieren, indem sie Daten in strukturierten Spalten speichern. Jede Spalte verfügt über eine Kennung, die zum Abrufen und Filtern von Daten in Entwicklerabfragen verwendet wird. Aufgrund ihrer strukturierten Natur werden DataFrames in mehreren Bibliotheken und APIs zum Abfragen und Speichern von Daten verwendet.
Beim Speichern von Daten müssen Entwickler für jede Spalte einen Typ festlegen, und das Erstellen von Indizes in Spalten, die häufig in Abfragen verwendet werden, trägt dazu bei, die Performance zu beschleunigen. Daten können aktualisiert, der DataFrame-Struktur hinzugefügt oder aus einer importierten Datei erstellt werden. Stellen Sie sich einen DataFrame als eine Tabelle mit Informationen vor, mit der Millionen von Datensätzen gespeichert werden können.
Die DataFrame-API bietet übergeordnete Abstraktionen, die es Spark ermöglichen, die Struktur Ihrer Daten zu verstehen und den Betrieb entsprechend zu optimieren. Wenn Sie einen DataFrame definieren, geben Sie das Schema an – die Namen und Datentypen jeder Spalte. Dieses Schemabewusstsein ermöglicht es dem Catalyst Optimizer von Spark, fortschrittliche Optimierungstechniken automatisch anzuwenden.
DataFrames unterstützen SQL-Abfragen direkt und machen sie für Datenanalysten zugänglich, die mit SQL vertraut sind, aber weniger Erfahrung mit der Programmierung haben. Das strukturierte Format ermöglicht auch eine bessere Komprimierung und eine effiziente Speichernutzung durch Spalten-Storage. Bei der Verarbeitung von DataFrames kann Spark ganze Spalten überspringen, die für einen bestimmten Vorgang nicht benötigt werden, wodurch I/O reduziert und die Abfrage-Performance verbessert wird.
DataFrames lassen sich in Spark SQL integrieren und ermöglichen nahtlose Übergänge zwischen DataFrame-Operationen und SQL-Abfragen. Diese Flexibilität bedeutet, dass Sie den Ansatz verwenden können, der für jede spezifische Aufgabe am natürlichsten ist, und dabei die Performance-Vorteile der Optimierungsengine von Spark beibehalten.
RDD vs. DataFrame
RDD ist vorteilhaft für Anwendungen, die unstrukturierte Daten verwenden. Beispielsweise würden Sie RDD in Apache Spark für Analysen und maschinelles Lernen verwenden. Ein DataFrame verwendet strukturierte Daten, daher wird er am besten verwendet, wenn Sie den Datentyp für jede Spalte kennen und Daten in eine vordefinierte Spalte einfügen können. Beide Lösungen können mit strukturierten und unstrukturierten Daten funktionieren, aber die von Ihnen gewählte Lösung hängt von Ihrem Anwendungsfall ab.
Wählen Sie RDD, wenn Sie eine geringe Kontrolle über Datentransformationen benötigen, mit unstrukturierten Daten wie Medienströmen arbeiten oder benutzerdefinierte Algorithmen implementieren möchten, die in der DataFrame-API nicht verfügbar sind. Entscheiden Sie sich für DataFrame, wenn Sie mit strukturierten Daten arbeiten, SQL-ähnliche Operationen durchführen oder wenn die automatische Abfrageoptimierung für die Performance wichtig ist.
Wenn Sie die Struktur Ihrer Daten nicht kennen und Analyseberechnungen benötigen, ist RDD die beste Wahl. RDD wird häufig mit Java, Scala, R und Python verwendet.
DataFrames werden am besten mit strukturierten Daten verwendet (obwohl sie auch mit unstrukturierten Daten funktionieren können). Sie werden oft mit Dateien oder Exporten im JSON- und CSV-Format verwendet. Java, Scala, R und Python können auch mit DataFrames arbeiten.
Fazit
Die Auswahl zwischen RDD- und DataFrame-Architekturen prägt die Performance und Wartungsfreundlichkeit Ihrer Apache Spark-Anwendungen. RDDs bieten die Flexibilität und Kontrolle, die für komplexe, benutzerdefinierte Datenverarbeitungs-Workflows erforderlich sind, insbesondere bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten. DataFrames bieten durch automatische Optimierung eine überlegene Performance für strukturierte Datenoperationen und sind daher ideal für SQL-ähnliche Analysen und Operationen, bei denen die Abfrageeffizienz von höchster Bedeutung ist.
Die strategische Wahl zwischen diesen Ansätzen wirkt sich direkt auf die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Betriebskosten aus. Unternehmen, die ihre Datenstruktur und ihren Anwendungsfall korrekt an die entsprechende API anpassen, sehen erhebliche Verbesserungen bei Verarbeitungsgeschwindigkeit, Ressourcenauslastung und Entwicklerproduktivität. Wenn sich Datenarchitekturen weiterentwickeln, ermöglicht das Verständnis beider Ansätze es Teams, effizientere, skalierbarere Analysepipelines aufzubauen.
Um Apache Spark-Workloads in großem Maßstab zu unterstützen, bietet Everpure FlashBlade® die Hochleistungs-Storage-Basis, die für die verteilte Datenverarbeitung erforderlich ist. FlashBlade bietet die Funktionen mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz, die sowohl für RDD- als auch für DataFrame-Vorgänge unerlässlich sind, und ermöglicht eine schnellere Abfrageausführung und eine effizientere Ressourcenauslastung. Unabhängig davon, ob Ihre Pipelines die Flexibilität von RDDs oder die optimierte Performance von DataFrames erfordern, FlashBlade unterstützt Ihre Apache Spark-Infrastruktur mit skalierbarem Storage, der für moderne Big-Data-Analysen entwickelt wurde.
