一、Spark中的緩存機制： 　　避免spark每次都重算RDD以及它的所有依賴，cache()、persist()、 checkpoint()。 1、cache()：會被重復使用，但是不能太大的RDD，將其cache（）到內存當中，catch（）屬於 memory only 。cache ...

共享變量 通常情況下，當向Spark操作(如map,reduce)傳遞一個函數時，它會在一個遠程集群節點上執行，它會使用函數中所有變量的副本。這些變量被復制到所有的機器上，遠程機器上並沒有被更新的變量會向驅動程序回傳。在任務之間使用通用的，支持讀寫的共享變量是低效的。盡管如此，Spark提供 ...

收錄待用，修改轉載已取得騰訊雲授權 前言 前面總結的幾篇spark踩坑博文中，我總結了自己在使用spark過程當中踩過的一些坑和經驗。我們知道Spark是多機器集群部署的，分為Driver/Master/Worker，Master負責資源調度，Worker是不同的運算節點，由Master ...

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目錄 前言 累加器 廣播變量 更新廣播變量(rebroadcast) 總結 參考文獻 前言 Spark踩坑記——初試 Spark踩坑記——數據庫（Hbase+Mysql） Spark踩坑記——Spark ...

Sparkstreaming-性能調優 Spark Master at spark://node-01:7077 sparkstreaming 線程 數量_百度搜索 streaming中partition里用線程池異步優化 - 曾曉森的博客 - CSDN博客 ...

轉載自：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark兩種共享變量：廣播變量（broadcast variable）與累加器（accumulator） 累加器用來對信息進行聚合，而廣播變量用來高效分發較大的對象 ...

一：累加器簡介 （一）累加器用途 在spark應用程序中，我們經常會有這樣的需求，如異常監控，調試，記錄符合某特性的數據的數目，這種需求都需要用到計數器， 如果一個變量不被聲明為一個累加器，那么它將在被改變時不會再driver端進行全局匯總， 即在分布式運行時每個task運行的只是原始變量 ...