Spark共享变量的基本原理与使用

最新推荐文章于 2024-11-11 20:11:53 发布

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#spark #大数据 #分布式

共享变量在Spark中扮演重要角色，广播变量提供了一种方式，在分布式环境中确保每个节点都有变量的副本，常用于优化计算。累加器则是用于执行节点上的局部计算并集中的聚合工具，特别适用于求和等操作。它们都是提升效率、优化分布式任务的关键概念。

共享变量分为两种：广播变量和累加器。

广播变量是分布式只读变量，用于分布式计算需要给集群中各个节点分发相同的变量副本。

累加器是在driver中定义的变量，用于独立计算单个节点executor上的数据（副本），并将结果送给driver端进行最终聚合。原理类似于mr

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Spark中广播变量原理详解

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08-19

834

这意味着，如果一个大的数据集被用在多个Spark任务中，那么这个数据集的多个副本将会被发送到集群中的各个节点，这样可能会导致大量的网络传输。综上所述，虽然在某种程度上，使用广播变量和使用普通RDD都涉及到数据的网络传输，但广播变量能显著减少网络和计算的开销，特别是在一个小数据集需要与一个大规模的RDD进行多次交互时。如果一个小数据集作为普通RDD与一个大RDD进行操作（比如join），小RDD的数据可能会被发送到集群中的多个节点多次，因为每个分区的计算可能在不同的节点上执行。这会增加计算的复杂性和开销。

(五)Spark广播变量，累加器

someInNeed的博客

11-29

1162

做应用开发的时候，总会有一些计算逻辑需要访问“全局变量”，比如说全局计数器，而这些全局变量在任意时刻对所有的 Executors 都是可见的、共享的。那么问题来了，像这样的全局变量，或者说共享变量，Spark 又是如何支持的呢？按照创建与使用方式的不同，Spark 提供了两类共享变量，分别是广播变量（Broadcast variables）和累加器（Accumulators）。接下来，我们就正式进入今天的学习，去深入了解这两种共享变量的用法、以及它们各自的适用场景广播...

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spark面试题-简述Spark中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与用途

epitomizelu的专栏

07-15

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累加器：累加器可以理解为一种分布式变量，其在driver端创建并赋初值，随着任务的分发在taskExecutor执行更新。累加器只能在driver端读取，不能在executor端读取，在executor端可以通过add方法累加，不同executor的累加互不影响，executor是task级别的。广播变量：对应闭包中某些变量，会随着任务的分发而分发，如果有1000个任务，则会被分发1000次，且被缓存1000次，影响作业运行性能。 spark也许使用广播在task分发之前将变量发送到e

简述Spark中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与用途

mischen520的博客

07-13

1077

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。而广播变量用来高效分发较大的对象。共享变量出现的原因：通常在向Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，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任务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.

Spark核心编程系列(六)——共享变量

Stray_Lambs的博客

06-13

697

累加器实现原理累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。再Driver程序中定义的bian'linag

Spark 共享变量

朱磊的博客

06-27

1234

翻译 Spark 共享变量部分的官方文档（Spark 2.4.3）。通常，当传递给 Spark 操作 (如 map 或 reduce ) 的函数在远程集群节点上执行时，在函数中使用的所有外部变量都是单独拷贝的变量副本。这些变量被复制到每台机器上，对远程机器上的变量更新不会传播回驱动程序。支持通用的、任务间的读写共享变量是很低效的。不过，Spark确实为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量类...

Spark 共享变量：广播变量与累加器解析

最新发布

天冬忘忧的博客

11-11

1587

在 Spark 大数据处理框架中，共享变量是一个非常重要的概念。当我们处理一些涉及到不同计算节点（Executor）需要访问相同数据的场景时，共享变量就发挥了关键作用。本文将深入探讨 Spark 中的广播变量和累加器，包括它们的使用场景、原理以及如何在实际代码中应用。

spark的共享变量的基本原理和用途

11-29

Spark的共享变量包括广播变量和累加器。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...

Spark Stage原理与代码实例讲解

AI天才研究院

08-06

922

Spark Stage原理与代码实例讲解 1.背景介绍 Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,建立在Hadoop MapReduce模型的基础之上,专为迭代算法、交互式查询和流处理而设计。Spark中一个非常重要的概念就是Stage(阶段)。深入理解Spark

Spark中的共享变量

Fishman113的博客

12-29

283

由于函数在不同的节点上并发执行，但每个内部的变量有不同的作用域，不能相互访问，所以有时会不太方便，Spark提供了两类共享变量供编程使用——广播变量和计数器。广播变量特点：只读（一般设置val 修改更新值没有意义），在所有节点上都以一份缓存使用： object Test01 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = ...

Spark 之共享变量

hj1993的博客

02-02

765

可以通过继承val session = SparkSession . builder . appName("create_rdd") . master("local[2]") . getOrCreate() val sc = session . sparkContext // 先注册自定义的累加器 val acc = new MyAcc。

Spark 学习笔记----共享变量

weixin_42102379的博客

03-15

530

一、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的到了某个外部变量，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，那么这种方式是无法做到的。 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...

Spark06：共享变量（广播变量、累加变量）

anglemanyi的博客

01-08

601

Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。正常情况下在Spark的任务中，由于一个算子可能会产生多个task并行执行，所以在这个算子内部执行的聚合计算都是局部的，想要实现多个task进行全局聚合计算，此时需要使用到Accumulator这个共享的累加变量。大家可以想象一个极端情况，如果map算子有10个task，恰好这10个task还都在一个worker节点上，那么这个时候，map算子使用的外部变量就会在这个worker节点上保存10份，这样就很占用内存了。

6.Spark共享变量

流月up的博客

11-04

1210

spark共享变量，广播变量，累加器

spark 广播变量和累加器使用和原理

chanyue123的博客

02-28

2120

使用通常，当传递给Spark算子（比如map或reduce）函数在远程集群节点上执行时，它在函数中使用的所有变量的单独副本上工作。这些变量被复制到每台服务器上，对远程服务器上变量的任何更新都不会传播回driver程序。通常支持跨Tasks的读写共享变量性能比较低。也就是说如果在一个算子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。然而，Spark确实为两种常见的使用模型提供

2023年全国职业院校技能大赛-赛题第03套-GZ033 大数据应用开发

君逍遥o

06-28

2546

服务端登录地址详见各任务服务端说明。补充说明：宿主机及各容器节点可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问。 MySQL已在容器的Master中安装完毕，用户名/密码为root/123456

什么？Spark 广播变量、累加器还能这么玩？

qwer123451234123的博客

04-28

1572

前言今天跟大家聊聊 Spark 中的共享变量：累加器和广播变量。在 Spark 存储系统中，对于每个Executor中的数据，都属于局部数据。也就是，Executor之间的数据是不可见的。但是，在开发过程中，会有一些场景，某些业务逻辑需要访问类似一个全局变量，比如集群中的全局计数器。那么，这些变量在集群中的任意时刻，就必须对所有Executor是共享、可见的。那么，Spark 是如何支持这样的场景呢？答案是共享变量。 Spark 按照创建与使用方式不同，将共享变量分为广播变量（...

Spark共享变量(广播变量、累加器)