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的一個副本,並不能改變原始變量的值, 但是當這個變量被聲明為累加器后,該變量就會有分布式計數的功能。 累加器是用 ...
2020-03-30 17:39 0 636 推薦指數:
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、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 ...
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 ...
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 ...
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、前述 Spark中因為算子中的真正邏輯是發送到Executor中去運行的,所以當Executor中需要引用外部變量時,需要使用廣播變量。 累機器相當於統籌大變量,常用於計數,統計。 二、具體原理 1、廣播變量 廣播變量理解圖 注意事項 ...
的,但是,Spark還是為兩種常見的使用模式提供了兩種有限的共享變量:廣播變(broadcast variable ...