Accumulator.scala  (Since version 2.0.0) use AccumulatorV2 import org.apache.spark.util._ val accum=new DoubleAccumulator() Array(1, 2, 3, 4).foreach(x => accum.add(x)) accum.value res4: Double = 10.0 accum.avg res5: Double = 2.5 accum.count res6: Lo…

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 …

一.累加器API 关于累加器,前面我也写了一篇博客,顺便粘贴这儿,对比学习,Spark学习之编程进阶总结(一).Spark 2.0系列引入了一个更加简单和更高性能的累加器API,如在1.X版本中可以这样使用累加器: val sparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("wordcount").getOrCreate() val sc = sparkSession.sparkContext…

一.踩坑经历 自定义的accumulator是线程不安全的,会造成累加结果不正确.自定找了很久没想到是线程不安全行成的. 二.解决方法 创建一个线程安全的集合变量(我用的是Java的ConcurrentHashMap),赋好初始值 ,在重写add方法时,将旧的值取出来累加后再放回去(取与放的动作要加上上锁操作).这样就可以,测试的时候再也没出现累加少值的情况.…

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…

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…

为什么要使用广播(broadcast)变量? 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.进一步解释: 如果executor端用到了Driver的变量,如果不使用广播变量在Executor有多少task就有多少Driver端的变量副本. 如果Executor端用到了Driver的变量,如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本. Spark中Broadcast定义 官网定义: A…

写本文原因是之前已经将官网文档阅读过几遍,但是后来工作接触spark机会较少所以没有跟进新特性,利用周末一点闲暇时间粗略阅读一篇,将自己之前遇见过的问题解决过的问题印象不深刻的问题做一下记录. 1关于RDD缓存: Don’t spill to disk unless the functions that computed your datasets are expensive, or they filter a large amount of the data. Otherwise, recom…

一.累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量. 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值,Task端进行的是累加操作. 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到,在创建时应该尽量为其命名,下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值. 示例代码: p…

一.概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图计算的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 请注意, 在 Spark 2.0 之前, Spark 的主要编程接口是弹性分布式数据集(RDD). 在 Spar…