收录待用，修改转载已取得腾讯云授权 前言 前面总结的几篇spark踩坑博文中，我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验。我们知道Spark是多机器集群部署的，分为Driver/Master/Worker，Master负责资源调度，Worker是不同的运算节点，由Master ...

共享变量 通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供 ...

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一、Spark中的缓存机制： 　　避免spark每次都重算RDD以及它的所有依赖，cache()、persist()、 checkpoint()。 1、cache()：会被重复使用，但是不能太大的RDD，将其cache（）到内存当中，catch（）属于 memory only 。cache ...

转载自：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量：广播变量（broadcast variable）与累加器（accumulator） 累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象 ...

目录 Spark简介 整体认识 基本概念 核心概念 Spark部署 部署环境 Hadoop安装 Spark安装 scala安装 简单示例：WordCount（Spark ...

一：累加器简介 （一）累加器用途 在spark应用程序中，我们经常会有这样的需求，如异常监控，调试，记录符合某特性的数据的数目，这种需求都需要用到计数器， 如果一个变量不被声明为一个累加器，那么它将在被改变时不会再driver端进行全局汇总， 即在分布式运行时每个task运行的只是原始变量 ...

目录 前言 RDD详谈 RDD存储结构 RDD的操作 Transformation Action ...