一.广播变量图解

  

二.代码 

 val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("brocast")
val sc = new SparkContext(conf)
val list = List("hello xasxt")
val broadCast = sc.broadcast(list)
val lineRDD = sc.textFile("./words.txt")
lineRDD.filter { x => broadCast.value.contains(x) }.foreach { println}
sc.stop()

三.注意事项

  1.不能将一个RDD使用广播变量广播出去,因为RDD是不存储数据的【弹性分布式数据集】。可以将RDD的结果广播出去【collect,数据不能太多】。

  2.广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义。

  3.在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量的值。

四.累加器图解

  

五.代码

 val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("accumulator")
val sc = new SparkContext(conf)
val accumulator = sc.accumulator(0)
sc.textFile("./words.txt").foreach { x =>{accumulator.add(1)}}
println(accumulator.value)
sc.stop()

六.注意事项

  1.累加器在Driver端定义赋初始值,累加器只能在Driver端读取,在Excutor端更新。

  

Spark广播变量和累加器的更多相关文章

  1. Spark 广播变量和累加器

    Spark 的一个核心功能是创建两种特殊类型的变量:广播变量和累加器 广播变量(groadcast varible)为只读变量,它有运行SparkContext的驱动程序创建后发送给参与计算的节点.对 ...

  2. 【Spark-core学习之七】 Spark广播变量、累加器

    环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark ...

  3. Spark 广播变量 和 累加器

    1. 广播变量 理解图 使用示例 # word.txt hello scala hello python hello java hello go hello julia hello C++ hello ...

  4. 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 ...

  5. Spark(三)RDD与广播变量、累加器

    一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可 ...

  6. Spark——DataFrames,RDD,DataSets、广播变量与累加器

    Spark--DataFrames,RDD,DataSets 一.弹性数据集(RDD) 创建RDD 1.1RDD的宽依赖和窄依赖 二.DataFrames 三.DataSets 四.什么时候使用Dat ...

  7. Spark(八)【广播变量和累加器】

    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 ...

  8. 广播变量、累加器、collect

    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 ...

  9. spark 广播变量

    Spark广播变量 使用广播变量来优化,广播变量的原理是: 在每一个Executor中保存一份全局变量,task在执行的时候需要使用和这一份变量就可以,极大的减少了Executor的内存开销. Exe ...

随机推荐

  1. 【MyEclipse】安装svn插件

    svn插件包下载:http://subclipse.tigris.org/servlets/ProjectDocumentList?folderID=2240 重启myeclipse 看import就 ...

  2. 解决——》java.lang.IllegalArgumentException: Body parameter 0 was null

    1.操作2.现象(错误信息)3.原因错误代码:4.解决1)方案一:@RequestBody(required=false)2)方案二:传参数时限制authSession不能为空ody paramete ...

  3. LeetCode 1146. Snapshot Array

    原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/snapshot-array/ 题目: Implement a SnapshotArray that supports th ...

  4. graalvm native image 试用

    graalvm 提供的native 模式,可以加速应用的启动,不同可以让应用不再依赖jvm 运行时环境,但是 也有一些限制 参考 https://github.com/oracle/graal/blo ...

  5. university-conda

    1.建立环境 conda create -n djx python=3.7 2.激活 conda activate djx 3.退出 conda deactivate 4.查看 conda env l ...

  6. 从零和使用mxnet实现线性回归

    1.线性回归从零实现 from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import ...

  7. 「CodeM」排列

    传送门 Description 给 \(n\) 个二维点 \((a_i,b_i)\),询问有多少种排列 \(p\)(答案对 \(10^9+7\) 取模)使得执行以下伪代码后留下的点是 \(i\),即最 ...

  8. Java 并发系列之三:java 内存模型(JMM)

    1. 并发编程的挑战 2. 并发编程需要解决的两大问题 3. 线程通信机制 4. 内存模型 5. volatile 6. synchronized 7. CAS 8. 锁的内存语义 9. DCL 双重 ...

  9. fibnacci数列递归

    1,斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列.因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这 ...

  10. 「HAOI2015」树上操作(非树剖)

    题目链接(luogu) 看到标签::树链剖分,蒟蒻Sy开始发抖,不知所措,但其实,本题只需要一个恶心普通的操作就可以了!! 前提知识:欧拉序 首先我们知道dfs序,就是在dfs过程中,按访问顺序进行编 ...