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.…

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…

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 …

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:…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…

1.创建一个累加变量 public <T> Accumulator<T> accumulator(T initialValue, AccumulatorParam<T> param) Create an Accumulator variable of a given type, which tasks can "add" values to using the += method. Only the driver can access the acc…

package iie.hadoop.hcatalog.spark; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatInputFormat; import iie.udps.common.hcatalog.SerHCatOutputFormat; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.…

本文翻自官方博客,略有添加:https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide Spark发指南 从高的面看,其实每一个Spark的用,都是一个Driver类,通运行用户定义的main函,在集群上行各种并发操作和算 Spark提供的最主要的抽象,是一个性分布式据集(RDD),它是一种特殊集合,可以分布在集群的点上,以函式程操作集合的方式,行各种各样的并发操作.它可以由hdfs上的一个文件建而,或者是Driver程序中,从一个已经…

通过实验发现: foreach()遍历的顺序是乱的 但: collect()取到的结果是依照原顺序的 take()取到的结果是依照原顺序的 为什么呢???? 另外,可以发现: take()取到了指定数目的元素,就不再多取了 scala> val rdd = sc.makeRDD((0 to 9), 4) scala> rdd.collect res27: Array[Int] = Array(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) scala> rdd.partiti…