耐障害性分散データセット（RDD）とは？Apache Sparkにおける並列処理の基本を理解する
分散型、フォールトトレラントな並列処理のための Spark の基本的なデータ構造を理解する
によって Databricks Staff による投稿
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- RDDとは何か、そしてApache Sparkにおける並列処理のための不変かつパーティション化されたデータコレクションとしてRDDがどのように機能するのかを理解します。
- 非構造化データや低レベルの変換制御など、RDDが最適な選択肢となる5つの主要なシナリオを学習します。
- RDDとDataFrameおよびDatasetの関係、そして各APIをいつ使用するかを探ります。
耐障害性分散データセット（RDD）とは、Spark のリリース以降、Spark の主要なユーザー向け API として利用されてきました。RDD は、クラスタ内の複数のノードに配置されたデータ要素の不変の集合体であり、変換その他の操作のための基礎的な API と並行して使用することが可能です。大規模言語モデル（LLM）の学習においても、膨大なテキストデータを分散処理するための基盤としてRDDが活用されており、Databricksプラットフォーム上でのLLM学習データの前処理や変換を効率的に実行できます。
RDD の使用が適した 5 つのケース
- データセットに対し、低レベルの変換やアクション、管理を実行する場合
- 所有データがメディアストリームやテキストストリームなどの非構造化データである場合
- ドメイン固有言語ではなく、関数型プログラミングでデータを処理する場合
- 名前や列によるデータ属性の処理や、アクセスの際に、列指向フォーマットなどのスキーマの指定を厭わない場合
- 構造化・半構造化データに対する DataFrames や Datasets の最適化機能や性能を必要としない場合
マルチエージェントシステム、AIのユースケース、評価などに関する主要な知見
Apache Spark 2.0 における RDD の役割
RDD が不要になり、廃止されることはありません。さらに言うと、DataFrame や Dataset と RDD の間では、シンプルな API メソッドを呼び出すことによりシームレスな移動が可能で、DataFrame や Dataset は、RDD を基盤としています。
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