Spark学习之编程进阶--累加器与广播(5) 1. Spark中两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable).累加器对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象. 2. 共享变量是一种可以在Spark任务中使用的特殊类型的变量. 3. 累加器的用法: 通过在驱动器中调用SparkContext.accumulator(initialValue)方法,创建出存有初始值的累加器.返回值为org.apache.spark.Accumlat…

一.简介 这次介绍前面没有提及的 Spark 编程的各种进阶特性,会介绍两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable).累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象.在已有的 RDD 转化操作的基础上,我们为类似查询数据库这样需要很大配置代价的任务引入了批操作.为了扩展可用的工具范围,还会简单介绍 Spark 与外部程序交互的方式,比如如何与用 R 语言编写的脚本进行交互. 当任务需要很长时间进行配置,譬如需要创建数据库连接或…

五.基于分区进行操作 基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作.诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作,都是我们应当尽量避免为每个元素都配置一次的工作.Spark 提供基于分区的 map 和 foreach ,让你的部分代码只对 RDD 的每个分区运行一次,这样可以帮助降低这些操作的代价. 当基于分区操作 RDD 时,Spark 会为函数提供该分区中的元素的迭代器.返回值方面,也返回一个迭代器.除 mapPartitions() 外,Spark 还有一些别的基于分…

一.简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(dat…

Spark菜鸟学习营Day3 RDD编程进阶 RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.getSecurityId(…

这章讲述了Spark编程中的高级部分,比如累加器和广播等,以及分区和管道...…

函数式编程进阶 1.函数和变量一样作为Scala语言的一等公民,函数可以直接复制给变量: 2.函数更长用的方式是匿名函数,定义的时候只需要说明输入参数的类型和函数体即可,不需要名称,但是匿名函数赋值给一个变量(其实是val常量),Spark源码中大量存在这种语法: 3.函数可以作为参数直接传递给函数,这极大地简化的编程语法: 4.函数式编程一个非常强大的地方之一在于函数的返回值可以是函数,当函数的返回类型是函数的时候,这个时候就是表明Scala的函数是实现了闭包! Scala壁报的内幕是:Sca…

1.累加器             通常在向Spark传递函数时,比如使用map()函数或者用filter()传条件是,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量.Spark的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制.     第一种共享变量,累加器,提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法.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…

/** * 函数式编程进阶: * 1.函数和变量一样作为Scala语言的一等公民,函数可以直接赋值给变量 * 2.函数更常用的方式是匿名函数,定义的时候只需要说明输入参数的类型和函数体即可,不需要名称, * 一般会把它赋值给变量,在Spark源码中大量存在 * 3.函数可以作为参数直接传递给函数,极大的简化了编程代码,在Java中需要通过callback来实现 * 这样的功能 * 4.当函数的返回类型是函数的时候,这就表明Scala函数实现了闭包,Scala函数其实是类和对象, * 所以,Sca…

Spark学习之RDD编程(2) 1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合. 2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值. 3. 创建RDD:1)读取一个外部数据集2)在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合. 4. RDD支持的操作: 1)转换操作,由一个RDD生成一个新的RDD. 2)行动操作,对RDD进行计算结果,并把结果返回到驱动器程序中,或者把结果存储到外部存储系统(如HDFS). 5. Spark程序或者shell会话都会…