简述广播变量和累加器的使用场景以及使用中的注意事项

最新推荐文章于 2025-02-17 08:06:17 发布
最新推荐文章于 2025-02-17 08:06:17 发布
阅读量698 收藏 1
点赞数
分类专栏： 总结 文章标签： 累加器 广播变量 Spark 聚合
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aikeaidecxy/article/details/88343325
版权
本文深入探讨了Spark中广播变量与累加器的原理及应用。广播变量优化了分布式计算中变量的访问效率，减少网络IO；累加器则支持并发操作，专用于数据统计与调试，如记录特定条件下的数据处理次数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。
广播变量
对于经常用到变量值,在分布式计算当中,多个节点task一定会多次请求这个变量就会产生大量网络IO,会影响效率,这是就可以使用广播变量的方式广播到相对应的exector端,以后在使用该变量时就可以直接向本机获取该值计算即可.
累加器:
累加器是Spark提供,用于多个task并发的对某个变量进行操作,task可以定义累加器进行操作,不能读取其值,只有在Driver 才能读取;累加器可以看作静态全局变量
作用:
1.能够准确的统计数据的各种数据例如:可以统计出符合userID的记录数在同一个时间段内产生了多少次购买,可以使用ETL进行数据清洗,并使用Accumulator来进行数据的统计
2.作为调试工具,能够观察每个task的信息,通过累加器可以在sparkIUI观察到每个task所处理的记录数.

2023大数据面试真题(持续更新)
我的祖传代码
07-04 3万+
5.有两个数据源，一个记录的是广告投放给用户的日志，一个记录用户访问日志，另外还有一个固定的用户基础表记录用户基本信息（比如学历，年龄等等）。9.线上业务每天产生的业务日志（压缩后>=3G），每天需要加载到hive的log表中，将每天产生的业务日志在压缩之后load到hive的log表时，最好使用的压缩算法是哪个,并说明其原因。为什么不用 Hive 默认的分隔符，默认的分隔符是什么？41.有一千万条短信，有重复，以文本文件的形式保存，一行一条数据，请用五分钟时间，找出重复出现最多的前10条。
呕心沥血整理的13道Spark必问面试题
yscoder的博客
11-29 617
目录 一. Spark有几种部署方式？请分别简要论述 二. Spark提交作业参数 三. 如何理解Spark中RDD的血缘关系？ 四. 简述Spark的宽窄依赖，以及Spark如何划分stage，每个stage又根据什么决定task个数? 五. 请列举Spark的transformation算子，并简述功能 七. 请描述Repartition和Coalesce联系与区别 八. 分别简述Spark中的缓存机制与checkpoint机制，并指出两者的区别与联系。 九. 简述Spark中共享变量（
广播变量和累加器是多少首都师大
chunjian8956的博客
03-22 163
一、广播变量和累加器 1.1 广播变量： 广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些...
spark 广播变量和累加器使用和原理
chanyue123的博客
02-28 2064
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
Spark 中的广播变量是什么？它在性能优化中的作用是什么？
最新发布
weixin_45422672的博客
02-17 655
广播变量是 Spark 提供的一种机制，用于将一个较大的只读数据集高效地分发到所有工作节点。一旦数据被广播到各个节点，后续的任务可以直接使用这些数据，而不需要每次都从驱动程序重新传输。
关于广播变量和累加器
weixin_37614967的博客
06-03 500
广播变量（groadcast varible）为只读变量，使用广播变量的好处：每个节点的executor有一个副本，不是每个task有一个副本，可以优化资源提高性能，比如机器学习的时候。累加器：累加器可以在各个executor之间共享，修改，其中有几种创建方法object AccumulatorTest { def main(args: Array[String]): Unit = { ...
简述Spark中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与用途
星空下的那个人影
05-10 1387
累加器是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； 广播变量是每个机器上缓存一份，不可变，只读的，相同的变量，该节点每个任务都能访问，起到节省资源和优化的作用。它通常用来高效分发较大的对象。 ...
《四》性能调优之在实际项目中广播大变量
u011500419的专栏
06-04 145
2024大数据面试题汇总(完善中。。。)
为人性僻 语不惊人
06-18 2244
自己汇总的面试题，涉及到大数据的常用组件，将持续更新... ... 部分图片不全，后期继续完善 更新记录: 2024-6-18 初版0.1.0 :hadoop，hbase，doris，hive，mysql，es 2024-6-26 1.0.0 : java，spark，redis，kafka，flink，kafka，数据仓库
FreeRTOS
weixin_69945979的博客
11-10 1908
答：任务调度器就是使用相关的调度算法来决定当前需要执行的哪个任务。答：同等优先级任务轮流享有相同的CPU时间(可设置)，叫做时间片，在FreeRTOS中，一个时间片等于SysTick中断周期。答：任务栈栈顶，在任务切换时的任务上下文保存、任务恢复息息相关。每个任务都有属于自己的任务控制块，类似身份证。答：临界区保护，保护那些不想被打断的程序段，关闭freertos所管理的中断，中断无法打断，滴答中断和PendSV中断无法进行不能实现任务调度。挂起：挂起任务类似暂停，可恢复；
Spark面试题——常问
Daniel
08-14 962
1.Spark数据倾斜问题 数据倾斜的主要表现： Executor丢失、OOM、shuffle过程出错 Driver OOM 单个Executor执行时间特别长、整体任务卡在某个阶段不能结束 正常运行的任务突然消失 Debug： Spark 4040 端口的 Web UI界面，查看哪个阶段卡住了 联想代码中涉及shuffle的算子groupByKey、countByKey、reduceByKey、join… 如果报异常了，则在YARN的日志中可以定位到具体的代码位置 或者看log，看看是执行到
key-value型Rdd转广播变量时注意
willyan2007的博客
12-27 584
当将一个(key,value)型Rdd转成广播变量时，需要将该Rdd转成Map类型，但是若一个key对应多个value，直接使用collectAsMap()方法时，key值相同的value会被覆盖，所以不能直接使用collectAsMap()方法。那怎么办了？应该使用collect() + foldLeft()的方式，组成mutable.HashMap对象。collect() 将Rdd转成A
广播变量和累加器的使用场景
丨若寒丶的博客
04-09 588
广播变量 对于经常用到变量值，在分布式计算当中，多个点检task一定会多次请求这个变量就会产生大量网络IO，会影响效率，这时就可以使用广播变量的方式将数据广播到对应的Exector端，之后在使用该变量时就可以直接向本机获取该值计算即可。 优点：不用从Driver端拉去数据了，也不用从其他节点拉取数据了，只需要从自己的Exector端获取数据就可以了，减少网络IO，提高运行效率。 缺点：数据一旦广播...
Spark 广播变量
liangzelei的博客
06-06 5127
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个 较大的只读值，以供一个或多个 Spark 操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发 送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起 来都很顺手。传统方式下，Spark 会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便，但也很低效。原因有二:首先，默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的；其次，...
Spark广播变量的作用和使用
FlatTiger的博客
03-23 4035
广播变量的作用 广播变量：分布式只读变量。 如果Executor端需要访问Driver端的某个变量，spark会向Executor端每个task都发送一个此变量的副本。如果此变量很大，就会占用大量的Executor节点的内存。 利用广播变量，spark只会给一个Executor节点发送一个变量。 广播变量的使用 需求         一个List和一个RDD实现类似join算子的效果。 object Spark08_Broa
Spark广播变量的使用
willyan2007的博客
01-02 2201
//landscape_zb变量格式：mutable.HashMap[String, ArrayBuffer[Any]] //单个landscape对象的格式 (new_key,(ls_id, lat, lon)),用ArrayBuffer将多组lat, lon组合起来 var bc_landscape_zb = sc.broadcast(landscape_zb) val bc_landsca
spark中的广播变量
hyj
08-01 1918
一、使用广播变量的好处 1、Driver每次分发任务的时候会把task和计算逻辑的变量发送给Executor。不使用广播变量，在每个Executor中有多少个task就有多少个Driver端变量副本。这样会导致消耗大量的内存导致严重的后果。 2、使用广播变量的好处，不需要每个task带上一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话， 就可以让变量产生的副本大大减少； 二、广播变量的原理 广播变量，初始的时候，就在Drvier上有一份副本。task在运行的时候，想要使用广播变量
广播变量和累加器的应用场景
沧海一粟的博客
03-15 656
共享变量 提供了两种有限类型的共享变量，广播变量和累加器。 共享变量 我们在dirver中声明的这些局部变量或者成员变量，可以直接在transformation中使用， 但是经过transformation操作之后，是不会将最终的结果重新赋值给dirver中的对应的变量。 因为通过action，触发了transformation的操作，transformation的操作，都是通过 ...
累加器（Accumulator）
suojie的博客
03-08 2298
public class AccumulatorDemo { public static void main(String[]args){ System.setProperty("hadoop.home.dir", "E:\\software\\bigdate\\hadoop-2.6.0-cdh5.15.0\\hadoop-2.6.0-cdh5.15.0"); ...
PLC在工业控制中的应用与注意事项
"工业电子中的简述PLC在应用以及使用中应注意的问题 工业电子" 本文探讨了可编程逻辑控制器（PLC）在工业电子领域的应用及其使用中应注意的问题。PLC自诞生以来，经历了从接线逻辑到存储逻辑的重大转变，功能逐渐...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值