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 ...

累加器（accumulator）是Spark中提供的一種分布式的變量機制，其原理類似於mapreduce，即分布式的改變，然后聚合這些改變。累加器的一個常見用途是在調試時對作業執行過程中的事件進行計數。 Spark內置的提供了Long和Double類型的累加器。下面是一個簡單的使用示例 ...

Accumulator簡介 Accumulator是spark提供的累加器，顧名思義，該變量只能夠增加。 只有driver能獲取到Accumulator的值（使用value方法），Task只能對其做增加操作（使用 +=）。你也可以在為Accumulator命名（不支持Python），這樣就會 ...

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 ...

/index.html#org.apache.spark.util.AccumulatorV2 Accumulator是spark提供的累加器，累加器 ...

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、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 ...