累加器(accumulator)是Spark中提供的一种分布式的变量机制,其原理类似于mapreduce,即分布式的改变,然后聚合这些改变.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数. Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器.下面是一个简单的使用示例,在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数,最后计算剩下整数的和. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster(&q…

由于spark是分布式的计算,所以使得每个task间不存在共享的变量,而为了实现共享变量spark实现了两种类型 - 累加器与广播变量, 对于其概念与理解可以参考:共享变量(广播变量和累加器).可能需要注意:Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法 因此,我们便可以利用累加器与广播变量来构造一些比较常用的关系,以Map的形式广播出去,提高效率. 如下通过累加器构造了一个DF数据间的映射关系, defgetMap(spark:SparkSession,data:DataFrame)…

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…

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…

一.简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(dat…

一.累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量. 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值,Task端进行的是累加操作. 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到,在创建时应该尽量为其命名,下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值. 示例代码: p…

1. 自定义累加器 自定义累加器需要继承AccumulatorParam,实现addInPlace和zero方法. 例1:实现Long类型的累加器 object LongAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Long]{ override def addInPlace(r1: Long, r2: Long) = { println(s"$r1\t$r2") r1 + r2 } override def zero(initialValue:…

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…

答案:保存在driver端.因此需要对收集的信息的规模要加以控制,不宜过大.避免 driver端的outofmemory问题!!!…

目录 一. 广播变量 使用 二. 累加器 使用 使用场景 自定义累加器 在spark程序中,当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时,Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本.这些变量会被复制到每台机器上,并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序.通常跨任务的读写变量是低效的,但是,Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量:广播变量(broadcast variable)和累加器(accumulator)…