通過繼承AccumulatorV2可以實現自定義累加器。 官方案例可參考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己寫的一個統計卡種數量的案例。 打印結果是 ...
Spark . 自定義累加器 在 . 中使用自定義累加器需要繼承AccumulatorV 這個抽象類,同時必須對以下 個方法進行實現: .reset 方法: 將累加器進行重置 abstractdefreset :Unit Resets this accumulator, which is zero value. .add 方法: 向累加器中添加另一個值 abstractdefadd v:IN :U ...
2016-12-27 11:11 0 3124 推薦指數:
通過繼承AccumulatorV2可以實現自定義累加器。 官方案例可參考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己寫的一個統計卡種數量的案例。 打印結果是 ...
1. 自定義累加器 自定義累加器需要繼承AccumulatorParam,實現addInPlace和zero方法。 例1:實現Long類型的累加器 例2:定義Set[String],可用於記錄錯誤日志 2. AccumulableCollection使用 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Accumulator.scala (Since version 2.0.0) use AccumulatorV2 import org.apache.spark.util._ val accum=new DoubleAccumulator() Array ...