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

前言 为保证计数器中count=+1的原子性,我们在前面使用的都是synchronized互斥锁方案,加锁独占访问的方式未免太过霸道,于是我们来介绍另一种解决原子性问题的无锁方案:原子变量.在正式介绍原子变量之前,我们先来总结下锁的不足,然后深入介绍原子变量. 锁的劣势 通过对共享变量加锁,使得获取到锁的线程可以采用独占方式来访问共享变量,并且对变量的修改对随后获取这个锁的其他线程都是可见的(Happens-Before规则). 当多个线程同时请求锁时,对于没有获取到锁的线程将有可能被挂起并且在

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)

相信对于继承和多态的概念性我就不在怎么解释啦!不管你是.Net还是Java面向对象编程都是比不缺少一堂课~~Net如此Java亦也有同样的思想成分包含其中. 继承,多态,封装是Java面向对象的3大特征. 继承 如果用.Net写一个A类继承B类的话,写法会是大致如下: Public Class A : B{ ....... } Java的话却要通过extends关键字在声明类的时候指定其父类(基类),所以上面的.Net写法要转换成Java的话应该是下面的样子: Public clas A ext

过滤器-编码统一处理 过滤器的写法如下 package com.gqx.encodeFilter; import java.io.IOException; import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; import javax.servlet.Filter; import javax.servlet.FilterChain;

1 对于并行处理,Apache Spark使用共享变量.当驱动程序将任务发送给集群上的执行者时,集群中的每个节点上都有一个共享变量的副本,这样就可以用于执行任务了. 2 两种支持得类型 (1)Broadcast 广播变量保存所有节点数据备份.该变量缓存在所有机器上,而不是在有任务的机器上发送.下面的代码块包含了PySpark的广播类的详细信息 from pyspark import SparkContext, SparkConf sc = SparkContext() words_new = s

广播变量.累加器.collect spark集群由两类集群构成:一个驱动程序,多个执行程序. 1.广播变量 broadcast 广播变量为只读变量,它由运行sparkContext的驱动程序创建后发送给会参与计算     的节点.也可被非驱动程序所在节点(即工作节点)访问,访问是调用该变量的value方法. 广播变量是存储在内存中. sc.parallelize(List("1","2","3")).map(x => broadcastAL

介绍LINQ之前先介绍一下枚举器 Iterator:枚举器如果你正在创建一个表现和行为都类似于集合的类,允许类的用户使用foreach语句对集合中的成员进行枚举将会是很方便的.我们将以创建一个简单化的List Box作为开始,它将包含一个8字符串的数组和一个整型,这个整型用于记录数组中已经添加了多少字符串.构造函数将对数组进行初始化并使用传递进来的参数填充它. /// <summary> /// Iterator:枚举器 /// 测试枚举器,继承IEnumerable,实现IEnumerato

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53257188 弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset) 术语定义 l弹性分布式数据集(RDD): Resillient Distributed Dataset,Spark的基本计算单元,可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作): l有向无环图(DAG):Directed Acycle graph,反应RDD之间的依

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

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

15.JDK1.8的Java.util.concurrent.atomic包小结 14.Java中Atomic包的原理和分析 13.java.util.concurrent.atomic原子操作类包 11.java并发之原子性.可见性.有序性  ===== 15.JDK1.8的Java.util.concurrent.atomic包小结 Atomic意为原子的,JUC包又是并发包,所以不必多说. Atomic的特点 ①多线程环境下,无所的进行原子操作. ②不能绝对保证线程不被阻塞.(因不同CPU

1.5.Optional类 1.定义 Optional 类是一个可以为null的容器对象.如果值存在则isPresent()方法会返回true,调用get()方法会返回该对象. Optional 是个容器:它可以保存类型T的值,或者仅仅保存null.Optional提供很多有用的方法,这样我们就不用显式进行空值检测. Optional 类的引入很好的解决空指针异常. 2.声明 以下是一个 java.util.Optional<T> 类的声明: public final class Option

Enumerable.Aggregate 扩展方法在System.Linq命名空间中,是Enumerable类的第一个方法(按字母顺序排名),但确是Enumerable里面相对复杂的方法. MSDN对它的说明是:对序列应用累加器函数.备注中还有一些说明,大意是这个方法比较复杂,一般情况下用Sum.Max.Min.Average就可以了.看看下面的代码,有了Sum,谁还会用Aggregate呢! 也很简单吧,就是一个循环!前面lambda表达式中参数a, n 分别对应current, enumer

并发之Striped64(累加器)     对于该类的实现思想:    Striped64是在java8中添加用来支持累加器的并发组件,它可以在并发环境下使用来做某种计数,Striped64的设计思路是在竞争激烈的时候尽量分散竞争,在实现上,Striped64维护了一个base Count和一个Cell数组,计数线程会首先试图更新base变量,如果成功则退出计数,否则会认为当前竞争是很激烈的,那么就会通过Cell数组来分散计数,Striped64根据线程来计算哈希,然后将不同的线程分散到不同的C

一:Java虚拟机中能够安装多个类载入器,系统默认是三个基本的类载入器: Bootstrap  ExtClassLoader  AppClassLoader 类载入器也是Java类.由于其它Java类载入器本身也要被类载入器载入.显然必须有第一个类载入器不是Java类,这正是Bootstrap 二:Java虚拟机中的全部类载入器採用具有父子关系的树形结构,在实例化每一个类载入器对象时,须要为其指定一个父级装载器对象或者默认採用系统累加器为其父级类载入. 父子关系及管辖范围: BootStrap 

一.累加器API 关于累加器,前面我也写了一篇博客,顺便粘贴这儿,对比学习,Spark学习之编程进阶总结(一).Spark 2.0系列引入了一个更加简单和更高性能的累加器API,如在1.X版本中可以这样使用累加器: val sparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("wordcount").getOrCreate() val sc = sparkSession.sparkContext

摘自<<Java 8 实战>> Collectors 类的静态工厂方法 工厂方法 返回类型 用于 toList List<T>  把流中所有项目收集到一个 List 使用示例: List<Dish> dishes = menuStream.collect(toList()); toSet Set<T> 把流中所有项目收集到一个 Set ,删除重复项 使用示例: Set<Dish> dishes = menuStream.collect

如上一节[http://www.cnblogs.com/webor2006/p/8360232.html]在结尾处谈到的,彻底理解了Collector收集器之后,有必要对其系统Collectors实现的各种非常常见的收集器进行仔细阅读,所以这也是接下来要去完成的,下面开始. 对于Collectors类而言,它是一个工厂类,因为它的构造是一个私的有,如下: 而对于这个类中有一个静态类去实现Collector接口,这个也已经在之前详细分析过了,如下: 而对于它里面的各种实现基本可以分为两种情况: 1

flink支持的数据类型Flink对DataSet和DataStream中可使用的类型加了一些约束.原因是系统可以通过分析这些类型来确定有效的执行策略和选择不同的序列化方式.有7种不同的数据类型:1.java Tuple 和 Scala Case类:2.java POJO(指那些没有从任何类集成,也没有实现任何接口,更没有被其他框架侵入的java对象 1.是公共类 2.无参构造是公共的 3.所有的属性是可获得的 4.自断必须是flink支持的.Flink会用Avro来序列化任意对象.Flink会

前言 1965年,荷兰计算机科学家Dijkstra提出的信号量机制成为一种高效的进程同步机制.这之后的15年,信号量一直都是并发编程领域的终结者.1980年,管程被提出,成为继信号量之后的在并发编程领域的第二个选择.目前几乎所有的语言都支持信号量机制,Java也不例外.Java中提供了Semaphore并发工具类来支持信号量机制.下面我们就来了解Java实现的信号量机制. 首先介绍信号量模型,然后介绍如何使用,最后使用信号量来实现一个限流器. 信号量模型 信号量模型图(图来自参考[1]): 信号