/index.html#org.apache.spark.util.AccumulatorV2 Accumulator是spark提供的累加器,累加器 ...
累加器 通過SparkContext.accumulator v 來創建accumulator類型的變量,然后運行的task可以使用 操作符來進行累加。但是task不能讀取到該變量,只有driver program能夠讀取 通過.value ,這也是為了避免使用太多讀寫鎖吧。 自定義累加器類型 累加器類型除Spark自帶的int float Double外,也支持開發人員自定義。方法是繼承Acc ...
2016-11-03 19:00 1 2705 推薦指數:
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spark累計器 因為task的執行是在多個Executor中執行,所以會出現計算總量的時候,每個Executor只會計算部分數據,不能全局計算。 累計器是可以實現在全局中進行累加計數。 注意: 累加器只能在driver端定義,driver端讀取,不能在Executor端讀取。 廣播變量 ...
由於spark是分布式的計算,所以使得每個task間不存在共享的變量,而為了實現共享變量spark實現了兩種類型 - 累加器與廣播變量, 對於其概念與理解可以參考:共享變量(廣播變量和累加器) 。可能需要注意:Spark累加器(Accumulator)陷阱及解決辦法 因此,我們便可以利 ...
一、累加器簡介 在Spark中如果想在Task計算的時候統計某些事件的數量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一種更方便的方式,累加器一個比較經典的應用場景是用來在Spark Streaming應用中記錄某些事件的數量。 使用累加器時需要注意只有Driver能夠取到累加器 ...
spark2.1 自定義累加器的使用 繼承AccumulatorV2類,並復寫它的所有方法 package spark import constant.Constant import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import ...
一、RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做彈性分布式數據集,是Spark中最基本的數據抽象,它代表一個不可變、可分區、里面的元素可並行計算的集合。RDD具有數據流模型的特點:自動容錯、位置感知性調度和可伸縮性。RDD允許 ...
一、累加器簡介 在Spark中如果想在Task計算的時候統計某些事件的數量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一種更方便的方式,累加器一個比較經典的應用場景是用來在Spark Streaming應用中記錄某些事件的數量。 使用累加器時需要注意只有Driver能夠取到 ...
Spark 的一個核心功能是創建兩種特殊類型的變量:廣播變量和累加器 廣播變量(groadcast varible)為只讀變量,它有運行SparkContext的驅動程序創建后發送給參與計算的節點。對那些需要讓工作節點高效地訪問相同數據的應用場景,比如機器學習。我們可以在SparkContext ...