boradcast例子代码: scala版本 spark共享变量之Accumulator 例子代码: scala版本…

spark共享变量 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/spark%E5%85%B1%E4%BA%AB%E5%8F%98%E9%87%8F/ A…

Spark执行不少操作时都依赖于闭包函数的调用,此时如果闭包函数使用到了外部变量驱动程序在使用行动操作时传递到集群中各worker节点任务时就会进行一系列操作: 1.驱动程序使将闭包中使用变量封装成对象,驱动程序序列化对象,传给worker节点任务: 2.worker节点任务接收到对象,执行闭包函数: 由于使用外部变量势必会通过网络.序列化.反序列化,如外部变量过大或过多使用外部变量将会影响Spark程序的性能: Spark提供了两种类型的共享变量(Shared Variables):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…

Shared Variables Spark does provide two limited types of shared variables for two common usage patterns: broadcast variables and accumulators. Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machine rather than sh…

转载自:http://www.aboutyun.com/thread-19652-1-1.html 问题导读 1.spark共享变量的作用是什么?2.什么情况下使用共享变量?3.如何在程序中使用共享变量?4.广播变量源码包含哪些内容? spark编程中,我们经常会遇到使用全局变量,来累加或则使用全局变量.然而对于分布式编程这个却与传统编程有着很大的区别.不可能在程序中声明一个全局变量,在分布式编程中就可以直接使用.因为代码会分发到多台机器,导致我们认为的全局变量失效.那么spark,spark…

Spark Streaming 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Spark-Streaming/ Spark Streaming使用Spar…

Spark SQL 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Spark-SQL/ Spark SQL提供了一种方便的方法,使用Spark Engin…

弹性分布式数据集 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/spark%E5%BC%B9%E6%80%A7%E5%88%86%E5%B8%83%E5%…

Apache Spark的工作原理 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Apache-Spark%E7%9A%84%E5%B7%A5%E4%BD…

如何安装Apache Spark 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%89%E8%A3%85A…

Why Apache Spark? 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Why-Apache-Spark/ 我们生活在"大数据"的时代…

关于Apache Spark 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/关于Apache-Spark/ Apache Spark是一个开放源码,Had…

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭…

Spark Core    DAG概念        有向无环图        Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换(变换方法)和动作(action方法)来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.        RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是RDD是从哪些RDD转换而来,也就是RDD的parent RDD(s)是什么:还有就是依赖于parent RDD(s)的哪些Partition(s).这个关系,就是RDD之间的依赖,org.apache.…

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关…

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark Shuffle 解析 Shuffle 的核心要点 ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时,最后一个stage称为finalStage,它本质上是一个ResultSt…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

Spark内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理. 一.Spark核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 1.将用户程序转化为任务(Job): 2.在Executor之间调度任务(task): 3.跟踪Executor的执行…

RDD持久性 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/RDD%E6%8C%81%E4%B9%85%E6%80%A7/ Apache Spark的主要…

[TOC] 前言 Spark踩坑记--初试 Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql) Spark踩坑记--Spark Streaming+kafka应用及调优 在前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度,而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类…

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 前言 前面总结的几篇spark踩坑博文中,我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验.我们知道Spark是多机器集群部署的,分为Driver/Master/Worker,Master负责资源调度,Worker是不同的运算节点,由Master统一调度. 而Driver是我们提交Spark程序的节点,并且所有的reduce类型的操作都会汇总到Driver节点进行整合.节点之间会将map/reduce等操作函数传递一个独立副本到每一个节点,这些变量也会复…

声明:本文基于spark的programming guide,并融合自己的相关理解整理而成      Spark应用程序总是包括着一个driver program(驱动程序),它运行着用户的main方法,而且运行大量的并行操作(parallel operations)在集群上. 概述     Spark最基本的抽象就是RDD(resilient distributed dataset) 弹性分布式数据集,RDD  就是切割元素的集合,他被分发在集群的各个节点上,而且可以进行并行操作.     R…

Spark中的两个重要抽象是RDD和共享变量. 一般情况下,当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数的时候, 它会把函数中涉及到的每个变量在每个节点每个任务上都生成一个副本. 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,有时候我们需要在多个任务之间共享变量,或者在任务和任务控制节点之间共享变量. 为了满足这种需求,Spark提供了两种…

共享变量: 共享变量通常情况下,当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本.这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传.在任务之间使用通用的,支持读写的共享变量是低效的.尽管如此,Spark提供了两种有限类型的共享变量,广播变量和累加器. 广播变量广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上,而不用在任务之间传递变量.广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本.Spark…

spark 使用的架构是无共享的,数据分布在不同节点,每个节点有独立的 CPU.内存,不存在全局的内存使得变量能够共享,驱动程序和任务之间通过消息共享数据 举例来说,如果一个 RDD 操作使用了驱动程序中的变量,spark 会将这个变量的副本和 task 一起发送给 executor 中的执行者,对该变量的更新只存在于 task 的内部,并不会回传给驱动程序: 如果这个任务分为多个阶段,每个阶段开始时,驱动程序会把 变量 发送给 worker: 在实际场景中,驱动程序在 task 间共享一个巨大…

一.persist  和 unpersist 1.1.persist() : 用来设置RDD的存储级别 存储级别 意义 MEMORY_ONLY 将RDD作为反序列化的的对象存储JVM中.如果RDD不能被内存装下,一些分区将不会被缓存,并且在需要的时候被重新计算.这是是默认的级别 MEMORY_AND_DISK 将RDD作为反序列化的的对象存储在JVM中.如果RDD不能被与内存装下,超出的分区将被保存在硬盘上,并且在需要时被读取 MEMORY_ONLY_SER 将RDD作为序列化的的对象进行存储(…

一:来源 1.说明 为啥要有这个广播变量呢. 一些常亮在Driver中定义,然后Task在Executor上执行. 如果,有多个任务在执行,每个任务需要,就会造成浪费. 二:共享变量的官网 1.官网 有两种方式. 三:程序实现 1.Accumulators 类似于mapreduce中的用于累加数据的共享变量 这是一个官方的案例. 2.官网上的程序 3.广播变量程序实现 作用: 可以减少网络传输量 可以解决大表join小表的问题(将小表的数据广播出去) 注意: 不能广播RDD,可以广播RDD中的数…