1. 广播变量  1.1 补充知识(来源:https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674) 之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输.Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至…

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…

package com.lxj.demo; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.MalformedURLException; import java.net.URL; public class Http extends Thread{ // 下载结束的回调接口 public interface IResult{ vo…

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--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…

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…

sina的api var GetLocationFromSina = function (successFunc, errorFunc) { $.getScript('http://int.dpool.sina.com.cn/iplookup/iplookup.php?format=js', function(result) { if (remote_ip_info.ret == '1') { var province = remote_ip_info.province; if (provinc…

概述 近期工作上忙死了--广播变量这一块事实上早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源代码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManager类中包括一个BroadcastFactory对象的引用.大部分操作通过调用BroadcastFactory中的方法来实现. BroadcastFactory是一个Trait,有两个直接子类TorrentBroadcastFactory.HttpBroadcastFactory.这两个子类实现了对H…

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