累加器的值,Task端进行的是累加操作。 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web ...
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能够取到累加器的值,Task端进行的是累加操作。 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到 ...
2019-06-20 09:32 0 2287 推荐指数:
累加器的值,Task端进行的是累加操作。 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web ...
累加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。 Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器。下面是一个简单的使用示例 ...
Accumulator简介 Accumulator是spark提供的累加器,顾名思义,该变量只能够增加。 只有driver能获取到Accumulator的值(使用value方法),Task只能对其做增加操作(使用 +=)。你也可以在为Accumulator命名(不支持Python),这样就会 ...
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 ...
/index.html#org.apache.spark.util.AccumulatorV2 Accumulator是spark提供的累加器,累加器 ...
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、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 ...