通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器。 官方案例可参考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例。 打印结果是 ...
Spark . 自定义累加器 在 . 中使用自定义累加器需要继承AccumulatorV 这个抽象类,同时必须对以下 个方法进行实现: .reset 方法: 将累加器进行重置 abstractdefreset :Unit Resets this accumulator, which is zero value. .add 方法: 向累加器中添加另一个值 abstractdefadd v:IN :U ...
2016-12-27 11:11 0 3124 推荐指数:
通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器。 官方案例可参考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例。 打印结果是 ...
1. 自定义累加器 自定义累加器需要继承AccumulatorParam,实现addInPlace和zero方法。 例1:实现Long类型的累加器 例2:定义Set[String],可用于记录错误日志 2. AccumulableCollection使用 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Accumulator.scala (Since version 2.0.0) use AccumulatorV2 import org.apache.spark.util._ val accum=new DoubleAccumulator() Array ...