在本地与远程分别新建了一个仓库并且关联后,想要把本地的文件提交到github上面, 输入下方命令后没有成功,而是出现了报错:error: src refspec master does not match any git push -u origin master 原因,此时提交所在的分支是一个空目录,没有任何内容所以无法完成提交,所以应该先将待提交的内容添加到仓库并且提交以后再推到远程仓库,即 git add . git commit -m "XXX" git push -u ori…

功能:实现累加计算. 知识点: bool int.TryParse(string s,out int result)(+1重载) 将数字的字符串形式转换为它的等效的32位有效的有符号整数,一个指示操作是否成功的返回值. using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; usi…

Spark2.0 自定义累加器 在2.0中使用自定义累加器需要继承AccumulatorV2这个抽象类,同时必须对以下6个方法进行实现: 1.reset 方法: 将累加器进行重置; abstract defreset(): Unit Resets this accumulator, which is zero value. 2.add 方法: 向累加器中添加另一个值; abstract defadd(v: IN): Unit 3.merge方法: 合并另一个类型相同的累加器; abstract …

由于spark是分布式的计算,所以使得每个task间不存在共享的变量,而为了实现共享变量spark实现了两种类型 - 累加器与广播变量, 对于其概念与理解可以参考:共享变量(广播变量和累加器).可能需要注意:Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法 因此,我们便可以利用累加器与广播变量来构造一些比较常用的关系,以Map的形式广播出去,提高效率. 如下通过累加器构造了一个DF数据间的映射关系, defgetMap(spark:SparkSession,data:DataFrame)…

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…

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s…

Linq扩展方法之Aggregate  对序列应用累加器函数; 函数模板:// 函数名:对序列应用累加器函数. // Parameters:参数要求 // source:要聚合的 System.Collections.Generic.IEnumerable`1. // func:要对每个元素调用的累加器函数. // Type parameters:参数类型 // TSource:source 中的元素的类型. // // Returns:累加器的最终值. // Exceptions: // T:…

今天看东西的时候看见这么个扩展方法Aggregate(累加器)很是陌生,于是乎查了查,随手记录一下.直接看一个最简答的版本,其他版本基本没什么区别,需要的时候可看一下 public static TSource Aggregate<TSource>( this IEnumerable<TSource> source, Func<TSource, TSource, TSource> func) 这个方法的功能其实是对,可枚举的IEnumerable<TSource&…

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…

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 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…