java /** * accumulator可以让多个task共同操作一份变量,主要进行多个节点对一个变量进行共享性的操作,accumulator只提供了累加的功能 * 只有driver可以获取accumulator的值 * @author Tele */ public class AccumulatorDemo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("A…

scala> val accum = sc.accumulator() accum: org.apache.spark.Accumulator[Int] = scala> sc.parallelize(Array(, , , )).foreach(x => accum += x) ... // :: INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s scala> accum.value res2: Int = http://spark.…

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s…

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量…

转载自:https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量:广播变量(broadcast variable)与累加器(accumulator) 累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象. 共享变量出现的原因: 通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本…

转载自:http://www.jianshu.com/p/082ef79c63c1 broadcast 官方文档描述: Broadcast a read-only variable to the cluster, returning a [[org.apache.spark.broadcast.Broadcast]] object for reading it in distributed functions. The variable will be sent to each cluster …

spark累计器 因为task的执行是在多个Executor中执行,所以会出现计算总量的时候,每个Executor只会计算部分数据,不能全局计算. 累计器是可以实现在全局中进行累加计数. 注意: 累加器只能在driver端定义,driver端读取,不能在Executor端读取. 广播变量只能在driver端定义,在Executor端读取,Executor不能修改. 下面是实践的代码: package SparkStreaming; import org.apache.commons.collec…

评价分类模型的性能时需要用到以下四个指标 最开始使用以下代码计算,发现代码需要跑近一个小时,而且这一个小时都花在这四行代码上 # evaluate model TP = labelAndPreds.filter(lambda (v, p): (v == 1 and p == 1)).count() FP = labelAndPreds.filter(lambda (v, p): (v == 0 and p == 1)).count() TN = labelAndPreds.filter(lamb…

一言以蔽之: 累加器就是只写变量 通常就是做事件统计用的 因为rdd是在不同的excutor去执行的 你在不同excutor中累加的结果 没办法汇总到一起 这个时候就需要累加器来帮忙完成 广播变量是只读变量 正常的话我们在driver定义一个变量 需要序列化 才能在excutor端使用  而且是每个task都需要传输一次 这样如果我们定义的对象很大的话 就会产生大量的IO  如果你把这个大对象定义成广播变量的话 我们只需要每个excutor发送一份就可以 如果task需要时 只需要从excuto…

broadcast 官方文档描述: Broadcast a read-only variable to the cluster, returning a [[org.apache.spark.broadcast.Broadcast]] object for reading it in distributed functions. The variable will be sent to each cluster only once.   函数原型: def broadcast[T](value:…