Spark 自定义累加器 Map 编程

最新推荐文章于 2024-06-02 10:08:44 发布
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文章标签： spark python 大数据 编程
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本文介绍了如何在Spark中使用自定义累加器进行Map编程，通过创建继承AccumulatorV2的MapAccumulator类，实现计算RDD中元素平方和的功能，详细展示了自定义累加器的实现过程和应用示例。

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Spark 自定义累加器 Map 编程

在 Spark 中，累加器（Accumulator）是一种用于收集和聚合数据的重要工具。Spark 提供了一些内置的累加器类型，如整数型累加器和列表型累加器等。然而，有时候我们需要自定义累加器以满足特定需求。在本文中，我们将探讨如何使用自定义累加器进行 Map 编程。

首先，让我们了解一下累加器的工作原理。累加器是在集群中并行处理数据时收集和聚合信息的一种机制。Spark 中的累加器是只写变量，只能通过关联的操作进行累加。累加器在驱动程序和执行器之间共享，并在执行期间更新。累加器对于收集统计信息或计数操作非常有用。

接下来，我们将演示如何创建一个自定义的 Map 累加器。假设我们有一个包含整数的 RDD，并且我们想要计算所有元素的平方和。我们可以使用自定义的 Map 累加器来实现这个功能。

首先，让我们创建一个自定义的累加器类，继承自 Spark 的 AccumulatorV2 抽象类。AccumulatorV2 类提供了在累加器中聚合值的方法。

from pyspark.accumulators import AccumulatorParam
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spark自定义累加器 map
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11-04 465
定义 import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import scala.collection.mutable // T: (String, Int) 这里使用案例是统计词频 (单词,出现次数) class WordCountAccumulator[T] private extends AccumulatorV2[T, mutable.Map[String, Int]] { val _map = mutable.Map[String, Int]()..
Spark自定义累加器Accumulator
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08-19 485
在Spark中，除了系统提供的累加器（例如和）之外，我们还可以创建自定义累加器。自定义累加器允许我们以分布式和高效的方式累加复杂类型的数据。定义累加器的类型定义累加器将累加的数据类型。这可以是任何类型，例如整数、浮点数、集合等。继承 AccumulatorV2创建一个新类，继承自，并为其指定输入类型（IN）和输出类型（OUT）。实现必须的方法抽象类定义了一组需要被子类实现的方法。sum = 0count = 0count += 1newAccaverage在这个例子中，
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自定义累加器类型的功能在1.X版本中就已经提供了，但是使用起来比较麻烦，在2.0版本后，累加器的易用性有了较大的改进，而且官方还提供了一个新的抽象类：AccumulatorV2来提供更加友好的自定义类型累加器的实现方式。实现自定义类型累加器需要继承AccumulatorV2并至少覆写下例中出现的方法，下面这个累加器可以用于在程序运行过程中收集一些文本类信息，最终以Set[Strin...
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自定义Map的累加器, 统计List里面的累加值,总数,平均值 package com.add import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MyMapAccumulator { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf:
spark自定义累加器
xuexi的专栏
07-30 531
自定义累加器实现， 参考文档： http://blog.youkuaiyun.com/lxhandlbb/article/details/52146211 https://www.tuicool.com/articles/bAn6fqF Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法 http://blog.youkuaiyun.com/lsshlsw/article/details/50979579...
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CodeVorter的博客
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详解 Spark 核心编程之累加器
最新发布
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概览 1、大体上说，每一个Spark应用都是一个驱动程序，包含两部分，一部分是运行用户的主函数，另一部分是在集群中执行多种并行任务。 2、Spark提供了（抽象出来了）RDD弹性分布式数据集，是一个在集群中跨节点的分区的元素集合，可以进行并行操作。 3、RDD的创建有两种方式，第一种是由hadoop文件系统中的文件创建，也就是hdfs文件，也可以是hadoop支持的其它文件系统。第二种是由驱动程序...
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