Spark笔记之累加器（Accumulator）

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Spark笔记之累加器（Accumulator）

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…

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 LongAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Long]{ override def addInPlace(r1: Long, r2: Long) = { println(s"$r1\t$r2") r1 + r2 } override def zero(initialValue:…

spark笔记环境配置

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp…

Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法

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笔记——技术点汇总

目录概况手工搭建集群引言安装Scala 配置文件启动与测试应用部署部署架构应用程序部署核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati…

pyspark中使用累加器Accumulator统计指标

评价分类模型的性能时需要用到以下四个指标最开始使用以下代码计算,发现代码需要跑近一个小时,而且这一个小时都花在这四行代码上 # evaluate model TP = labelAndPreds.filter(lambda (v, p): (v == 1 and p == 1)).count() FP = labelAndPreds.filter(lambda (v, p): (v == 0 and p == 1)).count() TN = labelAndPreds.filter(lamb…

spark 笔记 5: SparkContext，SparkConf

SparkContext 是spark的程序入口,相当于熟悉的'main'函数.它负责链接spark集群.创建RDD.创建累加计数器.创建广播变量. ) scheduler.initialize(backend) scheduler case LOCAL_N_REGEX(threads) => def localCpuCount = Runtime.getRuntime.availableProcessors() // local[*] estimates the number of cores…