Spark共享变量的基本原理与使用

最新推荐文章于 2023-11-01 16:43:01 发布

February13

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文章标签： spark 大数据分布式

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/February13/article/details/131339631

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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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