Spark 累加器

最新推荐文章于 2025-07-30 17:14:57 发布
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分类专栏： spark 入门到精通 文章标签： Spark 累加器 Spark 自定义累加器
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/congge_study/article/details/124520222
本文介绍了Spark的累加器及其在案例操作中的应用，展示了如何使用累加器进行求和，以及当内置累加器无法满足需求时，如何自定义累加器进行更灵活的业务操作，包括继承AccumulatorV2并实现相关方法。

累加器

累加器用来把 Executor 端变量信息聚合到 Driver 端。在 Driver 程序中定义的变量，在
Executor 端的每个 Task 都会得到这个变量的一份新的副本，每个 task 更新这些副本的值后， 传回 Driver 端进行 merge

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Spark累加器(Accumulator)
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weixin_42570840的博客
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累加器的实现原理及使用情况
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哥们菜鸟一个的博客
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二、具体解释*：1. `val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)`： - 这里声明一个名为`sc`的变量，类型为`SparkContext`，并使用前面创建的`conf`配置对象作为参数来构造一个 SparkContext。最后打印 `counter2` 的值，但结果为 0。然后使用分布式 RDD（`dataRDD`，假设包含元素 `[1, 2, 3]`）的 `foreach` 方法遍历每个元素，并将元素值累加到累加器 `counter3` 中。
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spark累加器
weixin_43854618的博客
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spark中有三大数据结构，它们分别是RDD（弹性分布式数据集）、累加器（分布式只写变量）和广播变量（分布式只读变量）。spark累加器就是定义在驱动程序的一个变量，但是在集群中的每一个任务都会有一份新的副本。在各个任务中更新副本的值都不会对驱动程序中的值产生影响，只有到最后所有的任务都计算完成后才会合并每一个任务的副本到驱动程序。累加器的提示如下： spark有系统累加器，同时也支持自定义累加...
spark 累加器
qq_43192537的博客
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spark 累加器
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Spark 累加器和广播变量 Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。Spark 中的数据结构主要有三种：RDD、累加器和广播变量。本文将对这三种数据结构进行详细介绍。 一、RDD...
Spark 累加器 & 广播变量
m0_72168501的博客
02-05 874
Spark 累加器和广播变量的测试
Spark累加器
2401_86790846的博客
02-18 764
定义：在Spark中，累加器（Accumulator）是一种只能被添加的分布式变量，用于将运行在集群节点上的任务中的结果累积到驱动程序（Driver Program）中。用途：累加器主要用于支持只读的聚合操作，比如计数或求和等。它是Spark中一种非常有用的共享变量，尤其在执行计算时需要对某个变量进行累加或求和的场景。
Spark之累加器
lslslslslss的博客
02-12 3824
一、系统累加器 累加器：分布式共享只写变量。（Executor和Executor之间不能读数据） 累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver中定义的一个变量，在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回Driver端进行合并计算。 定义：SparkContext.accumulator(initialValue)方法 object accumulator01_system ...
3.SparkąāģĖ2
kakkkkkkki的博客
09-10 1123
Spark编程2 接2.Spark架构及编程 五、Spark核心编程 5.6 累加器 5.6.1 累加器基本介绍 -- 什么是累加器？ 分布式共享只写变量，使用累加器完成数据的累加。 1. 分布式：每一个executor都拥有这个累加器 2. 共享：Driver中的变量原封不动的被executor拥有一份副本 3. 只写：同一个executor中可以对这个变量进行改值，其他的executor不能读取。 -- 累加器用来解决什么问题？ 累加器用来把Execut
Spark的累加器（Accumulator）
最新发布
不辉放弃的博客
07-30 693
摘要：PySpark累加器是用于分布式计算中安全聚合数据的共享变量，支持数值型和集合型内置累加器，也可通过继承AccumulatorV2类实现自定义逻辑。累加器具有单向通信、分布式安全、惰性执行和容错性等特点，适用于计数、求和等聚合操作。使用时需注意不要在转换操作中读取值，更新可能重复执行等问题。合理使用累加器能有效简化分布式状态聚合，提升代码效率。内置累加器包括数值型和集合型，自定义累加器则能扩展功能满足特定需求。
Spark 之 Accumulator 累加器
南风知我意
08-20 1947
累加器：分布式只写变量（Executor端的task不能互相访问累加器的值）。 累加器对信息进行聚合。 累加器分布式情况是线程安全的
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