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…

错误信息: 17/05/20 18:51:39 ERROR JobScheduler: Error running job streaming job 1495277499000 ms.0 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298) at org.apache.…

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)…

为了让Scala运行起来还是很麻烦,为了大家方便,还是记录下来: 1.首先我下载的是IDEA的社区版本,版本号为15. 2.下载安装scala插件: 2.1 进入设置菜单. 2.2 点击安装JetBrains plugin 2.3 输入scala查询插件,点击安装 说明:我的IDEA已经安装,所以这里面没有显示出来安装按钮,否则右边有显示绿色按钮. 3.新建Scala工程 3.1 新建工程 通过菜单:File---->New Project 选择Scala工程. 并且设置项目基本信息,如下图:…

自从开始学习spark计算框架以来,我们老师教的是local模式下用eclipse运行spark程序,然后我在运行spark程序时,发现控制台的日志颜色总是显示为黑色,哇,作为程序猿总有一种强迫症,发现老师软件下的日志是红色的而我软件下的日志是黑色的.这种情况下就不能安心写spark代码.于是历时一个多月,我终于解决了这个问题. 首先,我在百度的过程中,网上说的是改log4j的jar包,还有在eclipse里面下各种各样的插件,这些我都试过了,发现最好的情况只有一部分的颜色能变,其余还是有一些为…

不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege 问题详情 每次提交spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包sp…

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

驱动程序类名称:   11G 10.3.6与12G数据源配置有很大区别,整个一天才搞明白.   如有疑问可留言:http://www.cnblogs.com/endv/p/4110798.html 配置合同管理数据源的时候出错,解决办法如下, 默认的ms sqlserver 会出错,选择 其它   然后填写下面两项   驱动程序类名称:这里要看清楚了不用加 .microsoft     URL:   上述两项参见出错的数据源配置文件如下:   D:\Endv\Oracle_Home\user_p…

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…

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…