原文:Spark累加器(Accumulator)陷阱及解決辦法

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,在這個例子中我們在過濾掉RDD中奇數的同時進行計數,最后計算剩下整數的和。 結果為: sum: accum: ...

2019-04-22 21:12 0 629 推薦指數:

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Spark累加器(Accumulator)陷阱解決辦法

Accumulator簡介 Accumulatorspark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 ...

Mon Nov 07 23:09:00 CST 2016 1 4562
Spark累加器Accumulator

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 ...

Thu Jun 20 17:32:00 CST 2019 0 2287
Spark(Accumulator)陷阱解決辦法

Accumulator簡介 Accumulatorspark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 ...

Sun Dec 03 06:46:00 CST 2017 0 2230
Spark中自定義累加器Accumulator

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 ...

Sat Mar 02 20:39:00 CST 2019 0 1145
Spark累加器

spark累計 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 ...

Tue Apr 30 23:21:00 CST 2019 0 988
Spark 累加器

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)陷阱解決辦法 因此,我們便可以利 ...

Mon Nov 14 08:44:00 CST 2016 0 1791
 
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