spark变量

最新推荐文章于 2025-08-14 10:41:11 发布
最新推荐文章于 2025-08-14 10:41:11 发布
阅读量114 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 大数据
原文链接：http://www.cnblogs.com/taoshiqian/p/7218757.html
 SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[2]").appName("MovieLens").getOrCreate();

转载于:https://www.cnblogs.com/taoshiqian/p/7218757.html

Spark基础学习笔记09：Scala变量与数据类型
howard2005的专栏
03-02 1736
1. 学会变量声明 2. 掌握数据类型
Spark零基础入门实战（二）Scala基础之变量声明
分享大数据、人工智能领域原创文章
12-08 813
最初学习Scala的时候建议读者在Scala命令行模式中操作，最终程序的编写可以在IDE中进行。在Windows的CMD窗口中或CentOS的Shell命令中执行scala命令，即可进入Scala的命令行操作模式。本文将在Scala的命令行操作模式中讲解Scala的基础知识。Scala中变量的声明使用关键字val和var。val类似Java中的final变量，也就是常量，一旦初始化将不可修改；var类似Java中的非final变量，可以被多次赋值，多次修改。例如，声明一个val字符串变量str： 上述代
Spark Sql教程(4）——全局临时表和局部临时表
云飞扬的博客
05-07 9648
SparkSession的临时表分为两种 全局临时表：作用于某个Spark应用程序的所有SparkSession会话 局部临时表： 作用于某个特定的SparkSession会话 如果同一个应用中不同的session需要重用一个临时表，那么不妨将该临时表注册为全局临时表，可以避免多余的IO，提高系统的执行效率，但是如果只是在某个session中使用，只需要注册局部临时表，可以避免不必要的内存占用...
[Spark]-RDD详解之变量&操作
Code_LT的博客
07-11 776
RDD的操作　　1.1 概述　　　 RDD整体包含两大类操作　　　　　　transformation 从现有中创建一个新的数据集　　　　　　action 在对数据集做一定程度的计算后将结果返回　　　　对于所有的transformation,都是Lazy的,也就是说它不会立即执行,只是单纯的记住怎么样从原来的数据集进行转换的逻辑而已,它仅在某一个计算需要的情况下,才会被真正执行.　　　　因为transformation 的Lazy性,RDD支持在每次计算时都进行重新计算,当然你可以将这个RDD保存下来 (
spark 算子使用类变量_《Spark 官方文档》Spark编程指南
weixin_36204992的博客
12-23 358
概述总体上来说，每个Spark应用都包含一个驱动器(driver)程序，驱动器运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作。Spark最重要的一个抽象概念就是弹性分布式数据集(resilient distributed dataset – RDD)，RDD是一个可分区的元素集合，其包含的元素可以分布在集群各个节点上，并且可以执行一些分布式并行操作。RDD通常是通过，HDFS(或者其他Hado...
Spark变量的理解
u013497977的专栏
03-09 1230
Table of Contents 1. driver变量副本： 2. 累加器 3 广播变量 为什么只能 broadcast 只读的变量？ broadcast 到节点而不是 broadcast 到每个 task？ 为什么要使用广播变量？ 4.总结 1. driver变量副本： 可以简单看做main函数中定义的变量，一般而言,当我们给Spark算子(如 map 或 reduc...
Spark变量访问总结
Alex.W.的机器学习之路
09-25 5833
Spark程序在变量的访问方式上与传统的java程序有一些不同，导致了传值和结果上的差异。本文通过一组实验来分析Spark对各种形式变量的处理方式。         下面这个简单的小程序创建了 - 静态变量staticVariable、静态广播变量staticBroadcast、静态累加器staticAccumulator； - 成员变量objectVariable、成员广播变量objectBr
PySpark之Spark的共享变量（广播变量和累加器）
feizuiku0116的博客
02-09 1211
一、广播变量 一、原理 广播变量允许开发人员在每个节点(Worker or Executor)缓存只读变量，而不是在Task之间传递这些变量。使用广播变量能够高效地在集群没每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存，在运行任务之前被反序列化出来。 可以通过调用sc.broadcast(v)创建一个广播变量
Spark 共享变量：广播变量与累加器解析
天冬忘忧的博客
11-11 1527
在 Spark 大数据处理框架中，共享变量是一个非常重要的概念。当我们处理一些涉及到不同计算节点（Executor）需要访问相同数据的场景时，共享变量就发挥了关键作用。本文将深入探讨 Spark 中的广播变量和累加器，包括它们的使用场景、原理以及如何在实际代码中应用。
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...
SparkSQL使用整理(二)
淡定一生2333的博客
05-15 836
整理下一些常用到的DataFream和DataSet的API，如何从RDD产生DataFrame和DataSet可以看下之前写的文章“SparkSQL使用整理(一)”。 本文中读取的people.json文件就是spark例子中自带的people.json文件，本文接下来举的例子都是对这个json文件生成的DataFrame进行操作。 一些算子使用示例： 1.selec...
【实践】spark streaming中的广播变量应用
热门推荐
一寒惊鸿
07-04 2万+
1. 广播变量我们知道spark 的广播变量允许缓存一个只读的变量在每台机器上面，而不是每个任务保存一份拷贝。常见于spark在一些全局统计的场景中应用。通过广播变量，能够以一种更有效率的方式将一个大数据量输入集合的副本分配给每个节点。Spark也尝试着利用有效的广播算法去分配广播变量，以减少通信的成本。 一个广播变量可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始变量
Spark分布式编程之全局变量专题【共享变量】
四叶草的博客
04-05 1万+
 转载自：http://www.aboutyun.com/thread-19652-1-1.html问题导读1.spark共享变量的作用是什么？2.什么情况下使用共享变量？3.如何在程序中使用共享变量？4.广播变量源码包含哪些内容？spark编程中，我们经常会遇到使用全局变量，来累加或则使用全局变量。然而对于分布式编程这个却与传统编程有着很大的区别。不可能在程序中声明一个全局变量，在分布式编程中就...
[Spark经验一]Spark RDD计算使用的函数里尽量不要使用全局变量
weixin_34268843的博客
03-19 437
比如RDD里的计算调用了别的组件类里的方法(比如hbase里的put方法)，那么序列化时，会将该方法所属的对象的所有变量都序列化的，可能有些根本没有实现序列化导致直接报错。也就是spark的api没有做到用户无感知,在使用一些全局方法时还需自己控制。简单点的做法就是：能定义在计算函数内的方法就定义在里面。 转载于:https:/...
Spark 临时记录
易者悠也
04-07 2066
讯方实训平台 xunfangBD项目基础Jar包 设置日志输出级别 // import org.apache.log4j.{Level, Logger} Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) 0 本地开Jar包添加 1 添加Spark源码，调试Spark程序 可以参
FileLink：为企业跨网文件传输筑牢安全与效率基石
qq_73196442的博客
08-12 1065
在企业数据往来日益频繁的今天，跨网文件传输的安全性和高效性是企业顺畅运营的关键。传统传输方式在安全防护、系统融合及成本控制上的短板愈发明显，而 FileLink 凭借在这些方面的突出表现，成为企业跨网文件传输的得力助手。
MapReduce系统架构，颠覆了互联网分层架构的本质？
最新发布
weixin_43209512的博客
08-14 82
摘要：MapReduce架构颠覆了传统互联网"固定CPU，移动数据"的分层架构，创新性地采用"固定数据，移动CPU"模式。这种设计针对离线业务特点（数据量大、时延容忍），让计算任务就近处理数据，大幅减少网络传输。与互联网架构（高吞吐、低时延）形成鲜明对比，体现了架构设计需因业务特点而异的核心理念。（149字）
Flink提交流程全解析：从模式到实践
weixin_41870061的博客
08-10 890
在深入探讨 Flink 的提交流程之前，我们先来认识一下 Flink 提交流程中涉及的关键组件，它们各司其职，协同工作，共同确保 Flink 作业的顺利执行。Flink 作为一款强大的大数据处理框架，其在不同模式下的提交流程各具特点，适应了多样化的应用场景和需求。在 Standalone 模式下，会话模式适合开发和测试环境中快速提交和执行作业，其提交流程相对简单直接，资源分配和任务调度在本地集群内完成。
spark变量rdd每项值加10，保存rdd1
10-12
Spark是一个强大的大数据处理框架，它支持基于RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）的操作。如果你想对原始RDD（假设名为`rdd`）的每个元素增加10，你可以使用`map()`函数，该函数会将每个元素...
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