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 ...
转载自:https: blog.csdn.net Android xue article details 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。 共享变量出现的原因: 通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map 函数或者用 filter 传条件时,可以使用驱动器程 ...
2019-03-25 20:40 0 502 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
的,但是,Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量:广播变(broadcast variable ...
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 ...
spark环境搭建 standalone模式搭建 1、上传解压,配置环境变量 配置bin目录 2、修改配置文件 conf mv spark-env.sh.template spark-env.sh添加以下代码 export SPARK_MASTER_IP=masterexport ...
了两种有限类型的共享变量,广播变量和累加器。 广播变量 广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在 ...