/index.html#org.apache.spark.util.AccumulatorV2 Accumulator是spark提供的累加器,累加器 ...
累加器 通过SparkContext.accumulator v 来创建accumulator类型的变量,然后运行的task可以使用 操作符来进行累加。但是task不能读取到该变量,只有driver program能够读取 通过.value ,这也是为了避免使用太多读写锁吧。 自定义累加器类型 累加器类型除Spark自带的int float Double外,也支持开发人员自定义。方法是继承Acc ...
2016-11-03 19:00 1 2705 推荐指数:
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spark累计器 因为task的执行是在多个Executor中执行,所以会出现计算总量的时候,每个Executor只会计算部分数据,不能全局计算。 累计器是可以实现在全局中进行累加计数。 注意: 累加器只能在driver端定义,driver端读取,不能在Executor端读取。 广播变量 ...
由于spark是分布式的计算,所以使得每个task间不存在共享的变量,而为了实现共享变量spark实现了两种类型 - 累加器与广播变量, 对于其概念与理解可以参考:共享变量(广播变量和累加器) 。可能需要注意:Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法 因此,我们便可以利 ...
一、累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器 ...
spark2.1 自定义累加器的使用 继承AccumulatorV2类,并复写它的所有方法 package spark import constant.Constant import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import ...
一、RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许 ...
一、累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到 ...
Spark 的一个核心功能是创建两种特殊类型的变量:广播变量和累加器 广播变量(groadcast varible)为只读变量,它有运行SparkContext的驱动程序创建后发送给参与计算的节点。对那些需要让工作节点高效地访问相同数据的应用场景,比如机器学习。我们可以在SparkContext ...