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

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.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都…

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DataFrame或者Dataset? 五.广播变量与累加器 5.1 广播变量broadcast variable 5.1.1 广播变量的意义 5.1.2 广播变量图解 5.1.3 如何定义广播变量 5.1.4 如何还原一个广播变量 5.1.5 广播变量的使用 5.1.6 定义广播变量注意点 5.2 累加…

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持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭…

【Spark篇】---Spark中广播变量和累加器

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…

SparkCore | Rdd| 广播变量和累加器

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…

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)与累加器(accumulator) 累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象. 共享变量出现的原因: 通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本…

【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-1.6 一.广播变量 package com.wjy import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object GuboVal { def main(args: Array[String]): Uni…

Spark学习之路（四）Spark的广播变量和累加器

一.概述在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(broadcast variable)和累加器(accumulator) 二.广播变量broadcast variable 2.1 为什么…

Spark性能优化(2)——广播变量、本地缓存目录、RDD操作、数据倾斜

广播变量背景一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采…

Spark学习之路（四）Spark的广播变量和累加器[转]

概述在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) 广播变量broadcast variable 为什么要将变量定义成…

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)…

Spark广播变量和累加器

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.…

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.对那些需要让工作节点高效地访问相同数据的应用场景,比如机器学习.我们可以在SparkContext上调用broadcast方法创建广播变量: val broadcastList = sc.broadcast(List("Spark","Impala","Hado…

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…

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 patterns: broadcast variables and accumulators. Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machine rather than sh…

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 lucene package com.ronnie.scala.core.Test import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object BroadC…

Spark入门3（累加器和广播变量）

一.概要通常情况下,当向Spark操作传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本.这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传.在任务之间使用通用的,支持读写的共享变量是低效的.尽管如此,Spark提供了两种有限类型的共享变量,广播变量和累加器. 二.广播变量通常情况下,当一个RDD的很多操作都需要使用driver中定义的变量时,每次操作,driver都要把变量发送给worker节点一次,如果这个变量中的数据很大的话,会产生很高的…

spark累加器、广播变量

一言以蔽之: 累加器就是只写变量通常就是做事件统计用的因为rdd是在不同的excutor去执行的你在不同excutor中累加的结果没办法汇总到一起这个时候就需要累加器来帮忙完成广播变量是只读变量正常的话我们在driver定义一个变量需要序列化才能在excutor端使用而且是每个task都需要传输一次这样如果我们定义的对象很大的话就会产生大量的IO 如果你把这个大对象定义成广播变量的话我们只需要每个excutor发送一份就可以如果task需要时只需要从excuto…

Spark(八)【利用广播小表实现join避免Shuffle】

目录使用场景核心思路代码演示正常join 正常left join 广播:join 广播:left join 不适用场景使用场景大表join小表只能广播小表普通的join是会走shuffle过程的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join.但是如果一个RDD是比较小的,则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果,也就是map join,此时就不会发生shu…

Spark学习之路（六）—— 累加器与广播变量

一.简介在Spark中,提供了两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(data).fo…

Spark 系列（六）—— 累加器与广播变量

一.简介在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(dat…

入门大数据---Spark累加器与广播变量

一.简介在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(dat…

Spark 官方文档（5）——Spark SQL，DataFrames和Datasets 指南

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel…