並發之Striped64（累加器） 對於該類的實現思想： Striped64是在java8中添加用來支持累加器的並發組件，它可以在並發環境下使用來做某種計數，Striped64的設計思路是在競爭激烈的時候盡量分散競爭，在實現上，Striped64維護了一個base ...

本博客系列是學習並發編程過程中的記錄總結。由於文章比較多，寫的時間也比較散，所以我整理了個目錄貼（傳送門），方便查閱。 並發編程系列博客傳送門 原子類型累加器是JDK1.8引進的並發新技術，它可以看做AtomicLong和AtomicDouble的部分加強類型。 原子類型累加器有如 ...

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 ...

累加運算 1. 累加原理 累加運算如式(1)所示： \[s = \sum_{n=0}^{L-1}a_{n} \tag{1} \] 它表示N個數相加。累加運算由累加器實現，其實質是完成一系列的加法運算，但是與簡單的加法運算不同，他需要將前一次運算的結果反饋至輸入端，作為新一次加法運算 ...

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.LongAdder原理 LongAdder類是JDK1.8新增的一個原子性操作類。AtomicLong通過CAS算法提供了非阻塞的原子性操作，相比受用阻塞算法的同步器來說性能已經很好了，但是JDK開發組並不滿足於此，因為非常搞並發的請求下AtomicLong的性能是不能讓人接受 ...

reduce為數組中每一個元素執行回調函數，不包括被刪除或未被賦值的 https://www.jianshu.com/p/e375ba1cfc47 ...