读accumlator JobManager 在job finish的时候会汇总accumulator的值, newJobStatus match { case JobStatus.FINISHED => try { val accumulatorResults = executionGraph.getAccumulatorsSerialized() val result = new SerializedJobExecutionResult( jobID, jobInfo.duration,…

以下解说在详细应用中,event与中断ISR的设置.以对QM的queue监控产生中断(不是EXCEP)为例,主要包含配置QM accumulator(用于监控QM queue)与配置ISR(ISR与event配置). 首先介绍QM accumulator的配置,QM模块中QMSS(包括QMSS Tx queue 800:831,Tx/Rx channel 0:31,RxChan,TxChan,Tx queue是一一相应的,如Tx queue是806,那么相应的TxChan与RxChan编号都是6…

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…

As we all know , up to Spark 1.6.2, JavaSparkContext only provides two kinds of accumulators: Integer and Double. However, unfortunately I've met with problems of Integer overflow and the program returned me a negative number. So I have to use origin…

共享变量工作原理 Spark一个非常重要的特性就是共享变量.   默认情况下,如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量,那么这个变量的值会被拷贝到每个task中.此时每个task只能操作自己的那份变量副本.如果多个task想要共享某个变量,那么这种方式是做不到的.   Spark为此提供了两种共享变量,一种是Broadcast Variable(广播变量),另一种是Accumulator(累加变量).Broadcast Variable会将使用到的变量,仅仅为每个节点拷贝一份,更大的用处是优…

转载自:http://www.jianshu.com/p/082ef79c63c1 broadcast 官方文档描述: Broadcast a read-only variable to the cluster, returning a [[org.apache.spark.broadcast.Broadcast]] object for reading it in distributed functions. The variable will be sent to each cluster …

Boost.Accumulators is both a library for incremental statistical computation as well as an extensible framework for incremental calculation in general. The library deals primarily with the concept of an accumulator, which is a primitive computational…

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…

Accumulator简介 Accumulator是spark提供的累加器,顾名思义,该变量只能够增加. 只有driver能获取到Accumulator的值(使用value方法),Task只能对其做增加操作(使用 +=).你也可以在为Accumulator命名(不支持Python),这样就会在spark web ui中显示,可以帮助你了解程序运行的情况. Accumulator使用 使用示例 举个最简单的accumulator的使用例子: //在driver中定义 val accum = sc.…

scala> val accum = sc.accumulator() accum: org.apache.spark.Accumulator[Int] = scala> sc.parallelize(Array(, , , )).foreach(x => accum += x) ... // :: INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s scala> accum.value res2: Int = http://spark.…