概述 Accumulator即累加器,与Mapreduce counter的应用场景差不多,都能很好地观察task在运行期间的数据变化,Spark中的Accumulator各task可以对Accumulator值进行累加,但是最终的返回值只能在Driver端获取,同时原生支持Int和Double类型的Accumulator,也支持对Accumulator自定义类型及命名,以便我们更好的对程序进行调优 Accumulator能解决哪些问题? 1.能精确地统计数据的各种属性.例如可以统计出符合use…

这次作业叫Text Analysis and Entity Resolution,比前几次作业难度要大很多.相关ipynb文件见我github. 实体解析在数据清洗和数据整合中是一个很重要,且有难度的问题.这次作业将用Apache Spark和文本分析的方法应用到实体解析.实体解析是指,从不同的数据源的记录里找到相同的实体,当进行数据融合时,这个步骤是必须的. 这次作业的数据来源于metric-learning project,主要目录包括: Google.csv, the Google Pro…

[TOC] Spark简介 整体认识 Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架.最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一. Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位,如下图,对hadoop起到了补充作用: 基本概念 Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架. 第一步分割任务.首先我们需…

摘要: 1.基本术语 2.运行架构 2.1基本架构 2.2运行流程  2.3相关的UML类图  2.4调度模块: 2.4.1作业调度简介 2.4.2任务调度简介 3.运行模式 3.1 standalone模式 4.RDD实战 总结: 基本术语: Application:在Spark 上建立的用户程序,一个程序由一个驱动程序(Driver Program)和集群中的执行进程(Executer)构成. Driver Program:运行应用程序(Application)的main函数和创建Spark…

Spark执行不少操作时都依赖于闭包函数的调用,此时如果闭包函数使用到了外部变量驱动程序在使用行动操作时传递到集群中各worker节点任务时就会进行一系列操作: 1.驱动程序使将闭包中使用变量封装成对象,驱动程序序列化对象,传给worker节点任务: 2.worker节点任务接收到对象,执行闭包函数: 由于使用外部变量势必会通过网络.序列化.反序列化,如外部变量过大或过多使用外部变量将会影响Spark程序的性能: Spark提供了两种类型的共享变量(Shared Variables):广播变量(…

Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个…

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

作业执行 上一章讲了RDD的转换,但是没讲作业的运行,它和Driver Program的关系是啥,和RDD的关系是啥? 官方给的例子里面,一执行collect方法就能出结果,那我们就从collect开始看吧,进入RDD,找到collect方法. def collect(): Array[T] = { val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray) Array.concat(results: _*) } 它进行了…

copy的官方programming guide的代码,只有一个要说一下,Accumulators的更新是在action做的,transformation操作中对于Accumulators的增加不会即时更新的,只有action只会更新. scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator") accum: spark.Accumulator[Int] = 0 scala> sc.parallelize(Array(1,…

Accumulators and Broadcast Variables 这些不能从checkpoint重新恢复 如果想启动检查点的时候使用这两个变量,就需要创建这写变量的懒惰的singleton实例. 下面是一个例子: def getWordBlacklist(sparkContext): if ('wordBlacklist' not in globals()): globals()['wordBlacklist'] = sparkContext.broadcast(["a", &…