并发之Striped64（累加器） 对于该类的实现思想： Striped64是在java8中添加用来支持累加器的并发组件，它可以在并发环境下使用来做某种计数，Striped64的设计思路是在竞争激烈的时候尽量分散竞争，在实现上，Striped64维护了一个base ...

本博客系列是学习并发编程过程中的记录总结。由于文章比较多，写的时间也比较散，所以我整理了个目录贴（传送门），方便查阅。 并发编程系列博客传送门 原子类型累加器是JDK1.8引进的并发新技术，它可以看做AtomicLong和AtomicDouble的部分加强类型。 原子类型累加器有如 ...

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 ...

累加运算 1. 累加原理 累加运算如式(1)所示： \[s = \sum_{n=0}^{L-1}a_{n} \tag{1} \] 它表示N个数相加。累加运算由累加器实现，其实质是完成一系列的加法运算，但是与简单的加法运算不同，他需要将前一次运算的结果反馈至输入端，作为新一次加法运算 ...

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 ...

一.LongAdder原理 LongAdder类是JDK1.8新增的一个原子性操作类。AtomicLong通过CAS算法提供了非阻塞的原子性操作，相比受用阻塞算法的同步器来说性能已经很好了，但是JDK开发组并不满足于此，因为非常搞并发的请求下AtomicLong的性能是不能让人接受 ...

reduce为数组中每一个元素执行回调函数，不包括被删除或未被赋值的 https://www.jianshu.com/p/e375ba1cfc47 ...