Spark系列(五)共享变量累加器

最新推荐文章于 2025-02-18 11:27:38 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： 累加器 自定义累加器 Spark
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本文介绍了Spark中的累加器，一种用于聚合信息的共享变量。累加器在转化操作后、行动操作执行时求值。文章讨论了累加器的使用方法、注意事项，并展示了如何自定义非基本类型的累加器，例如Accumulator[Seq[Int]]的实现，其累加操作是Seq的拼接。

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累加器(accumulator)

累加器是共享变量的一种，它提供了信息聚合的一种方法，提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法，累加器常常被作为Rdd的map，filter操作的副产品，这仍然是由于行动操作之前的转化操作仍然是惰性的，只有进行了行动操作之后，才会触发累加器的求值操作。

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只有在执行了saveAsTextFile之后，累加器blankLines才能保存正确的值。

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【Spark 实战系列】SparkStreaming 累加器的使用
JasonLee实时计算
11-17 1205
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。如果你想知道处理成功了多少条,失败了多少条,可以定义两个累计器,一个放在程序处理的最后面,失败的在catch里面进行累计,就可以了,需要注意的是,如果你把程序停了,在启动后,累计器会初始化,不会从上次的结果出接着累计,如果你想要让他接着累计的话,可以把每个批次的结果保存到第三方存储,然后第二次启动的时候,直接把第一个批次的累计器的结果和之前保存的结果相加就好了。
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Spark累加器
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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的共享变量--累加器
大白
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累加器(共享变量):accumulator 注意: 首先要创建累加器的对象初始值是0 驱动器(driver program)程序可以调用累加器的value属性 累加器是一个只写变量 累加器最好还是不要在transform操作中使用：原因  （在transform操作中spark有可能会重复进行计算，例如如果有一个节点崩溃了，spark会自动将任务运行在另外一个节点上，这就造成了累加器有可...
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https://blog.youkuaiyun.com/happyAnger6/article/details/46576831 https://www.cnblogs.com/xlturing/p/6652945.html 共享变量： 我们知道Spark是多机器集群部署的，分为Driver/Master/Worker，Master负责资源调度，Worker是不同的运算节点，由Master统一调度，而Driver是我们提交Spark程序的节点，并且所有的reduce类型的操作都会汇总到Driver节点进行整合。节点之间
Spark2.4.8 共享变量之累加器
若兰幽竹
10-08 789
Spark2.4.8 共享变量之累加器一、共享变量二、累加器三、基础演示四、实验案例五、简要分析 一、共享变量 通常，当传递给Spark操作(例如map或reduce)的函数在远程集群节点上执行时，它会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机器上，远程机器上变量的更新不会传播回驱动程序。支持跨任务的通用、读写共享变量将是低效的。但是，Spark为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量类型:广播变量和累加器。 spark通过广播变量和累加器实现共享变量。 二、累加器 累加器
Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例
01-10
尽管如此，Spark提供了两种有限类型的共享变量，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...
spark 累加器，广播变量.docx
03-29
累加器是一种分布式共享变量，可以在线程之间共享和累加数据。累加器的主要特点是：（1）分布式：累加器可以被分区到多个节点上，实现并行处理；（2）只写：累加器只能被写入，不能被读取。 在 Spark 中，累加器...
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spark源码系列之累加器实现机制及自定义累加器
大数据星球-浪尖
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一，基本概念累加器是Spark的一种变量，顾名思义该变量只能增加。有以下特点：1，累加器只能在Driver端构建及并只能是Driver读取结果，Task只能累加。2，累加...
spark自定义累加器
xuexi的专栏
07-30 530
自定义累加器实现， 参考文档： http://blog.youkuaiyun.com/lxhandlbb/article/details/52146211 https://www.tuicool.com/articles/bAn6fqF Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法 http://blog.youkuaiyun.com/lsshlsw/article/details/50979579...
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共享变量允许在多个任务之间共享数据，而不是为每个任务分别复制一份变量。这样可以显著降低网络传输的开销和内存占用。Spark提供了两种类型的共享变量：广播变量（broadcast variables）和累加器（accumulators）。
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key_honghao的博客
01-24 1630
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。1、累加器使用1）累加器定义（sparkcontext.accumulator(initialvalue)方法）2）累加器添加数据（累加器.add方法）3）累加器获取数据（累加器.value）
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Spark广播变量与累加器详解及代码示例
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