原文:Spark笔记整理(五):Spark RDD持久化、广播变量和累加器

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,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次 ...

2018-07-30 15:40 0 854 推荐指数:

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Spark(三)RDD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篇】---Spark广播变量累加器

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 1、广播变量 广播变量理解图 注意事项 ...

Wed Feb 07 07:10:00 CST 2018 0 12538
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
 
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