原文:Spark累加器使用

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累加器

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 ...

Tue Apr 30 23:21:00 CST 2019 0 988
Spark 累加器

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 ...

Mon Nov 14 08:44:00 CST 2016 0 1791
Spark累加器(Accumulator)

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 ...

Thu Jun 20 17:32:00 CST 2019 0 2287
spark2.1 自定义累加器使用

spark2.1 自定义累加器使用 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 ...

Sun Apr 09 23:00:00 CST 2017 0 1764
Spark(三)RDD与广播变量、累加器

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 ...

Sat Jul 14 06:37:00 CST 2018 1 6933
Spark笔记之累加器(Accumulator)

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 ...

Sun Nov 04 02:16:00 CST 2018 0 4506
Spark 广播变量和累加器

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 ...

Thu May 04 01:24:00 CST 2017 0 2472
 
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