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.概要 通常情况下,当向Spark操作传递一个函数时,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. 二.广播变量 通常情况下,当一个RDD的很多操作都需要使用driver中定义的变量时,每次操作,driver都要把变量发送给worker节点一次,如果这个变量中的数据很大的话,会产生很高的…

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.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(data).fo…

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…

[业务场景] 在Spark的统计开发过程中,肯定会遇到类似小维表join大业务表的场景,或者需要在算子函数中使用外部变量的场景(尤其是大变量,比如100M以上的大集合),那么此时应该使用Spark的广播(Broadcast)功能来提升性能. [原理说明] 在算子函数中使用到外部变量或两表join时,默认情况下,Spark会将该变量或小维表复制多个副本,通过网络传输到task中,此时每个task都有一个变量副本.如果变量本身比较大的话(比如100M,甚至1G),那么大量的变量副本在网络中传输的性能…

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…

Spark中三大数据结构:RDD:  广播变量: 分布式只读共享变量: 累加器:分布式只写共享变量: 线程和进程之间 1.RDD中的函数传递 自己定义一些RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的. 传递一个方法 class Search(query: String){ // extends Serializable //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: Strin…

1. Spark Overview(spark概述) Apache spark是一个快速和通用的集群计算系统.它提供了Java,Scala,Python和R的高级APIs,以及支持通用执行图的优化引擎.它也支持一系列高级工具,包括用于SQL的Spark SQL.结构化数据处理.用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX以及Spark Streaming. 2. Downloading(下载) 从项目网址的下载页面下载Spark.这个文档是Spark 2.2.1版本的.Spark使用HD…

如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式.你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera,HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用.或者你也可以使用在云端环境(如Databricks Cloud)安装并配置好的Spark. 在本文中,我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它.最近Spark刚刚发布了1.2.0版本.我们将用这一版本完成示例应用的代码展示. 如何运行Spark 当你在本地机器安装…