原文:【Spark篇】---Spark中广播变量和累加器

一 前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量。 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计。 二 具体原理 广播变量 广播变量理解图 注意事项 能不能将一个RDD使用广播变量广播出去 不能,因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义 ...

2018-02-06 23:10 0 12538 推荐指数:

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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 广播变量累加器

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
Spark共享变量(广播变量累加器)

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 ...

Tue Mar 26 04:40:00 CST 2019 0 502
Spark累加器

spark累计 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笔记整理(五):Spark RDD持久化、广播变量累加器

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话 ...

Mon Jul 30 23:40:00 CST 2018 0 854
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 - 累加器广播变量, 对于其概念与理解可以参考:共享变量(广播变量累加器) 。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
 
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