Spark2.0基于广播变量broadcast实现实时数据按天统计

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Spark2.0基于广播变量broadcast实现实时数据按天统计

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spark中的广播变量broadcast

Spark中的Broadcast处理首先先来看一看broadcast的使用代码: val values = List[Int](1,2,3) val broadcastValues = sparkContext.broadcast(values) rdd.mapPartitions(iter => { broadcastValues.getValue.foreach(println) }) 在上面的代码中,首先生成了一个集合变量,把这个变量通过sparkContext的broadcast函数进…

Spark 广播变量BroadCast

一. 广播变量广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上,而不用在任务之间传递变量.广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本.Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量,进而减少通信的开销. Spark的动作通过一系列的步骤执行,这些步骤由分布式的洗牌操作分开.Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据.这些广播数据被序列化地缓存,在运行任务之前被反序列化出来.这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据,或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候,显式…

初识Flink广播变量broadcast

Broadcast 广播变量:可以理解为是一个公共的共享变量,我们可以把一个dataset 或者不变的缓存对象(例如map list集合对象等)数据集广播出去,然后不同的任务在节点上都能够获取到,并在每个节点上只会存在一份,而不是在每个并发线程中存在.如果不使用broadcast,则在每个节点中的每个任务中都需要拷贝一份dataset数据集,比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份dataset数据). import org.apache.flink.api.common.functions…

基于Redis、Storm的实时数据查询实践

通过算法小组给出的聚合文件,我们需要实现一种业务场景,通过用户的消费地点的商户ID与posId,查询出他所在的商圈,并通过商圈地点查询出与该区域的做活动的商户,并与之进行消息匹配,推送相应活动信息到用户手机. 那么整个流程分为两步,第一步,将整个聚合文件刷入缓存,文件数据格式如下: 29 1:1 102100156910958 10015691 X有限公司 0 1 29 1:1 102100156910958 10015691 X有限公司 0 1 字段含义分别是地区编号.商圈编号.商户编号.P…

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（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…