spark 变量使用 broadcast、accumulator
broadcast
官方文档描述:
函数原型:
def broadcast[T](value: T): Broadcast[T]
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还尝试使用高效地广播算法来分发变量,进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行,这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存,在运行任务之前被反序列化出来。这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据,或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候,显式地创建广播变量才有用。
源码分析:
def broadcast[T: ClassTag](value: T): Broadcast[T] = {
assertNotStopped()
if (classOf[RDD[_]].isAssignableFrom(classTag[T].runtimeClass)) {
// This is a warning instead of an exception in order to avoid breaking user programs that
// might have created RDD broadcast variables but not used them:
logWarning("Can not directly broadcast RDDs; instead, call collect() and "
+ "broadcast the result (see SPARK-5063)")
}
val bc = env.broadcastManager.newBroadcast[T](value, isLocal)
val callSite = getCallSite
logInfo("Created broadcast " + bc.id + " from " + callSite.shortForm)
cleaner.foreach(_.registerBroadcastForCleanup(bc))
bc
}
实例:
List<Integer> data = Arrays.asList(5, 1, 1, 4, 4, 2, 2);
JavaRDD<Integer> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(data,5);
final Broadcast<List<Integer>> broadcast = javaSparkContext.broadcast(data);
JavaRDD<Integer> result = javaRDD.map(new Function<Integer, Integer>() {
List<Integer> iList = broadcast.value();
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
Integer isum = 0;
for(Integer i : iList)
isum += i;
return v1 + isum;
}
});
System.out.println(result.collect());
accumulator
官方文档描述:
Create an [[org.apache.spark.Accumulator]] variable of a given type, which tasks can "add"
values to using the `add` method. Only the master can access the accumulator's `value`.
函数原型:
def accumulator[T](initialValue: T, accumulatorParam: AccumulatorParam[T]): Accumulator[T]
def accumulator[T](initialValue: T, name: String, accumulatorParam: AccumulatorParam[T])
: Accumulator[T]
累加器通过对一个初始化了的变量v调用SparkContext.accumulator(v)来创建。在集群上运行的任务可以通过add或者”+=”方法在累加器上进行累加操作。但是,它们不能读取它的值。只有驱动程序能够读取它的值,通过累加器的value方法。
源码分析:
def accumulator[T](initialValue: T, name: String)(implicit param: AccumulatorParam[T])
: Accumulator[T] = {
val acc = new Accumulator(initialValue, param, Some(name))
cleaner.foreach(_.registerAccumulatorForCleanup(acc))
acc
}
实例:
class VectorAccumulatorParam implements AccumulatorParam<Vector> {
@Override
//合并两个累加器的值。
//参数r1是一个累加数据集合
//参数r2是另一个累加数据集合
public Vector addInPlace(Vector r1, Vector r2) {
r1.addAll(r2);
return r1;
}
@Override
//初始值
public Vector zero(Vector initialValue) {
return initialValue;
}
@Override
//添加额外的数据到累加值中
//参数t1是当前累加器的值
//参数t2是被添加到累加器的值
public Vector addAccumulator(Vector t1, Vector t2) {
t1.addAll(t2);
return t1;
}
}
List<Integer> data = Arrays.asList(5, 1, 1, 4, 4, 2, 2);
JavaRDD<Integer> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(data,5); final Accumulator<Integer> accumulator = javaSparkContext.accumulator(0);
Vector initialValue = new Vector();
for(int i=6;i<9;i++)
initialValue.add(i);
//自定义累加器
final Accumulator accumulator1 = javaSparkContext.accumulator(initialValue,new VectorAccumulatorParam());
JavaRDD<Integer> result = javaRDD.map(new Function<Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1) throws Exception {
accumulator.add(1);
Vector term = new Vector();
term.add(v1);
accumulator1.add(term);
return v1;
}
});
System.out.println(result.collect());
System.out.println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~" + accumulator.value());
System.out.println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~" + accumulator1.value());
原文引自:https://www.jianshu.com/p/082ef79c63c1?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=pc_all_hots&utm_source=recommendation
spark 变量使用 broadcast、accumulator的更多相关文章
- Spark大师之路:广播变量(Broadcast)源代码分析
概述 近期工作上忙死了--广播变量这一块事实上早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源代码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManage ...
- Spark大师之路:广播变量(Broadcast)源码分析
概述 最近工作上忙死了……广播变量这一块其实早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManager类 ...
- 5 pyspark学习---Broadcast&Accumulator&sparkConf
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)Broa ...
- Spark中自定义累加器Accumulator
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 LongAccumulatorPara ...
- spark中的广播变量broadcast
Spark中的Broadcast处理 首先先来看一看broadcast的使用代码: val values = List[Int](1,2,3) val broadcastValues = sparkC ...
- Spark RDD持久化、广播变量和累加器
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 ...
- 08、共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
共享变量工作原理 Spark一个非常重要的特性就是共享变量. 默认情况下,如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量,那么这个变量的值会被拷贝到每个task中.此时每个task只能操作自己的那份 ...
- Spark共享变量(广播变量、累加器)
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 ...
- SPARK共享变量:广播变量和累加器
Shared Variables Spark does provide two limited types of shared variables for two common usage patte ...
随机推荐
- 13、testng.xml对用例进行分组
目录如下: TestGroup.java 代码如下: package com.testng.cn; import org.testng.annotations.*; import static org ...
- Codeforces 340B - Maximal Area Quadrilateral (计算几何)
Codeforces Round #198 (Div. 2) 题目链接:Maximal Area Quadrilateral Iahub has drawn a set of \(n\) points ...
- 【二】Jmeter接口自动化测试系列之函数使用及扩展
上一篇文章我们了解了Jmeter的参数化的集中方法,虽然方法不是很多,但已经足够使用! 本篇文章,介绍一下Jmeter自带函数的使用和 函数扩展,来满足测试工作中的各种需求! Jmeter自带函数 点 ...
- 什么是CI/CD?
CI, CD AND CD 当我们在谈论现代的软件编译和发布流程的时候,经常会听到CI 和CD这样的缩写短语.CI很容易理解,就是持续集成.但是CD既可以指代码持续交付,也可理解为代码持续部署.CI和 ...
- JavaScript深浅拷贝区别
分享一篇自己关注的微信订阅号(前端大全)文章:JavaScript浅拷贝与深拷贝 作者:浪里行舟 https://github.com/ljianshu/Blog/issues/5 这里很详细的讲解了 ...
- 【学术篇】2.28测试T2 线段 拓扑排序
题目: 思路: 看到这种找前后的题目... 第一反应就是拓扑排序_(:з」∠)_ 每条线段都有左右两个端点咯, 然后就乱搞吧.. 我们用\(i\)和\(i'\)分别表示第\(i\)条线段的左右端点.. ...
- docker启动elasticsearch异常Failed to create node environment(解决)
异常说是创建节点环境失败,操作/usr/share/elasticsearch/data/nodes的IO错误,尝试给此目录添加读写权限后,依旧没什么**用,灵机一动是不是挂载目录没有权限导致的? c ...
- SSH连接时,长时间不操作就断开的解觉办法
1.第一次尝试失败 修改/etc/ssh/sshd_config文件, 找到 ClientAliveInterval 0 ClientAliveCountMax 3 并将注释符号("#&qu ...
- python 获取年月日时分秒 获取当前时间 datetime函数
import datetime#取当前时间print(datetime.datetime.now())#取年print(datetime.datetime.now().year)#取月print(da ...
- Python:Logging日志处理
程序中,需要添加日志来记录大量信息. import logging # 第一步:创建logger self.logger = logging.getLogger() self.logger.setLe ...