Flink系列：Accumulator的使用方法

最新推荐文章于 2024-07-02 10:10:03 发布
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本文深入探讨了Flink中的Accumulator用法，同时对比了Broadcast机制，帮助理解两者在分布式计算中的不同角色和应用场景。

 

Flink Accumulator

Count 是一个具体累加器的实现， 常用的Counter有：IntCounter、LongCounter、DoubleCounter
 如果并行度为1 ，则普通求和即可 ；如果设置多个并行 ，则普通累加器求和的结果就不准确

 

Flink Broadcast和Accumulator 的区别

• Broadcast 允许将1个只读的变量缓存在多台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可以进行共享 ，但是不可以进行修改
• Accumulator 可以在不同任务中对同1个变量进行累加操作，但是只有在任务执行 结束的时候才能获得累加器的最终结果
Kafka与Flink整合：构建实时数据管道
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
09-25 647
在当今数字化时代，数据以惊人的速度产生，企业需要能够实时处理这些数据，以获取有价值的信息并做出及时的决策。Kafka是一个高性能的分布式消息队列，而Flink是一个强大的实时计算引擎。将Kafka与Flink整合起来构建实时数据管道，可以让数据在产生后迅速得到处理和分析。本文的目的就是详细介绍如何实现这种整合，范围涵盖了从基础概念到实际项目的各个方面。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Kafka和Flink的核心概念以及它们之间的联系；接着阐述整合的核心算法原理和具体操作步骤；
【Flink实战系列】Flink累加器的使用(accumulator)
JasonLee实时计算
01-28 6870
Flink的Accumulator即累加器，与Saprk Accumulator 的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化 可以在Flink job任务中的算子函数中操作累加器，但是只能在任务执行结束之后才能获得累加器的最终结果。spark的累加器用法. Flink中累加器的用法非常的简单: 1：创建累加器： valacc = new IntCounter();...
Flink累加器Accumulator使用
shufangreal的博客
04-25 1954
Flink累加器Accumulator 在Flink程序中如果需要对某些数值进行累加，我们可以用到累加器 累加器也是在JobManager的内存中生成，同时传给TaskManager内存给tasks进行累加的只读数据结构，必须等task操作都操作完了之后才能在客户端读取到累加器的值。 切记：数据在线程内存中传递需要实现序列化 累加器分类 IntCounter LongCounter Double...
Flink 计数器Accumulator
王小工小工历程
06-18 946
通常，不需要直接定义 Accumulator 接口的实现，因为 Flink 已经为提供了一些内置的 Accumulator 类型，如 IntCounter, LongCounter, DoubleCounter 等。但如果需要自定义的聚合逻辑，可以实现 Accumulator 接口。
【Flink原理和应用】：Flink的累加器（Accumulator）应用
hxcaifly的博客
01-17 4128
1. 累加器的简单介绍 累加器是从用户函数和操作中，分布式地统计或者聚合信息。每个并行实例创建并更新自己的Accumulator对象, 然后合并收集器的不同并行实例。在作业结束时由系统合并。 累加器的结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从Web运行时监视器中获得。 累加器是受Hadoop/MapReduce计数器的启发。但是要注意添加到收集器的类型可能与返回的类型不同。比如：我们添加单个对象,但...
flink - accumulator
weixin_34055787的博客
08-10 261
  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() ...
flink-Accumulator(累加器)
杜海的博客
01-10 1064
概念 Accumulator(累加器)：累加器主要作用在用户操作(operate)中收集分布式统计信息或聚合信息。每个并行实例创建并更新其自己的累加器对象，不同并行实例的累加器由系统作业结束后合并。结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从web运行时监视器中获得。 分类 IntCounter LongCounter DoubleCounter Histogram 自定义(实现Simp...
Flink 累加器Accumulator
u012667450的博客
04-27 1506
Flink 累加器Accumulator 1.概述 累加器是具有加法运算和最终累加结果的一种简单结构，可在作业结束后使用。 最简单的累加器就是计数器: 你可以使用 Accumulator.add(V value) 方法将其递增。在作业结束时，Flink 会汇总（合并）所有部分的结果并将其发送给客户端。 Flink 目前有如下内置累加器。都实现了累加器接口。 IntCounter, LongCounter 和 DoubleCounter : 有关使用计数器的示例，请参见下文。 直方图 : 离散数量的柱状直方
【FLink源码分析】：Accumulator源码分析
qq1010234991的博客
01-22 303
文章目录Accumulator源码分析学习Accumulator源码结构Accumulator 结构成员方法SimpleAccumulator累加器使用案例code Accumulator源码分析学习 Accumulator源码结构 Flink 的Accumulator是一个累加器，和spark的累加器是一个道理 Accumulator 结构 public interface Accumula...
Flink累加器和计数器
feizuiku0116的博客
01-13 1440
一、介绍 累加器（Accumulator）有加法运算功能。在程序运行期间，累加器能观察任务的数据变化，这在调试过程中非常有用。累加器通过add()方法累加数据，在作业结束之后获得累加器的最终结果。 最简单的累加器是一个计数器(Counter)，可以使用Accumulator.add()方法进行累加。在作业结束时，Flink将合并所有结果，并将最终结果发送给客户端。 目前Flink内置的几种累加器： Counter：计数器，包含IntCounter、LongCounter、DoubleCounter Hi
Flink 累加器 实例
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
06-25 2001
每个并行的任务实例下有各自的累加器，获取最终值时会把各个并行任务的累加器的值求和。（一个并行度对应一个累加器） map并行度1:
09-flink-Accumulator(累加器)
dwb502的专栏
11-04 711
09-flink-Accumulator(累加器) 概念 Accumulator(累加器)：累加器主要作用在用户操作(operate)中收集分布式统计信息或聚合信息。每个并行实例创建并更新其自己的累加器对象，不同并行实例的累加器由系统作业结束后合并。结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从web运行时监视器中获得。 分类 IntCounter LongCounter DoubleCounter ...
Flink的累加器（Accumulator）应用
九师兄
10-03 4293
1. 累加器的简单介绍 累加器是从用户函数和操作中，分布式地统计或者聚合信息。每个并行实例创建并更新自己的Accumulator对象, 然后合并收集器的不同并行实例。在作业结束时由系统合并。 累加器的结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从Web运行时监视器中获得。 累加器是受Hadoop/MapReduce计数器的启发。但是要注意添加到累加器的类型可能与返回的类型不同。比如：我们添加单个对象,但...
flink实战--累加器（accumulator）如何使用
阿华田的博客
12-19 1477
简介 Flink的Accumulators(累加器)相比spark的累加器，使用起来是非常简单的。通过一个add操作累加最终的结果，在flink任务执行完可以获取最终结果，通过累加器我们可以获取flink任务某些指标的全局值，没有累加器你只能获取单个分区的值，所以累加器在调试程序或者更快了解你的flink任务运行数据的时候是非常有用的。 使用步骤 第一步：创建 ...
Flink的累加器和广播变量、广播流、分布式缓存
影子
03-26 2101
1、Accumulator累加器 Accumulator即累加器，与Mapreduce counter的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化。可以在Flink job任务中的算子函数中使用累加器，但是只能在任务执行结束后才能获得累加器的最终结果。Counter是一个具体的累加器（Accumulator）实现，常用的Counter有IntCounter，LongCounter和DoubleCounter。 用法： 1：创建累加器 private IntCo.
Flink accumulator Counter 累加器 和 计数器
大数据技术博客
03-30 8377
Accumulators(累加器)是非常简单的，通过一个add操作累加最终的结果，在job执行后可以获取最终结果 最简单的累加器是counter(计数器)：你可以通过Accumulator.add(V value)这个方法进行递增。在任务的最后，flink会吧所有的结果进行合并，然后把最终结果发送到client端。累加器在调试或者你想更快了解你的数据的时候是非常有用的。 Flink现在有一下内置...
Flink 源码剖析｜4. 累加器与相关工具方法
长行
02-15 1451
在 Flink 官方文档中，提到单个作业的所有累加器共享一个命名空间，Flink 会合并所有具有相同名称的累加器。（合并多个累加器的结果）功能的一种数据结构，在作业结束后，可以获取所有部分（各个 operator 的各个 subtask）合并后的最终结果并发送到客户端。类型表示累加器结果的类型，这个类型必须是可序列化的。，但是要求累加的值的类型与累加器的结果的类型必须相同，适用于一些相对简单的操作，例如计数器。类型表示每一次向累加器中的累加的值的类型，这个类型不要求是可序列化的；
java 累加器_09-flink-Accumulator(累加器)
weixin_31874603的博客
02-25 699
09-flink-Accumulator(累加器)概念Accumulator(累加器)：累加器主要作用在用户操作(operate)中收集分布式统计信息或聚合信息。每个并行实例创建并更新其自己的累加器对象，不同并行实例的累加器由系统作业结束后合并。结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从web运行时监视器中获得。分类IntCounterLongCounterDoubleCounterHistogra...
63、Flink自定义 Accumulator 代码示例
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猫猫爱吃小鱼粮
07-02 422
Flink自定义 Accumulator 代码示例
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