重庆seo网站管理,企业顺德网站建设,html5修改器下载,阿里巴巴怎么建设网站Spark累加器
累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端#xff0c;在driver程序中定义的变量#xff0c;在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本#xff0c;每个task更新这些副本的值后#xff0c;传回driver端进行merge。
累加器一般是放在行动算子…Spark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。
累加器一般是放在行动算子中进行操作的。
Spark累加器有哪些特点
1累加器在全局唯一的只增不减记录全局集群的唯一状态
2在Executor中修改它在Driver读取
3executor级别共享的广播变量是task级别的共享两个application不可以共享累加器但是同一个app不同的job可以共享
应用举例
不经过Shuffle实现词频统计
object Spark06_Accumulator {def main(args: Array[String]): Unit {val conf: SparkConf new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster(local[*])val sc new SparkContext(conf)val rdd: RDD[(String, Int)] sc.makeRDD(List((a, 1), (b, 2), (a, 3), (b, 4)))// 声明累加器val sumAcc: LongAccumulator sc.longAccumulator(sumAcc)rdd.foreach {case (word, count) {// 使用累加器sumAcc.add(count)}}// 累加器的toString方法//println(sumAcc)//取出累加器中的值println(sumAcc.value)sc.stop()}
}不经过shuffle计算以H开头的单词出现的次数。
object Spark07_MyAccumulator {def main(args: Array[String]): Unit {val conf: SparkConf new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster(local[*])val sc new SparkContext(conf)val rdd: RDD[String] sc.makeRDD(List(Hello, HaHa, spark, scala, Hi, Hello, Hi))// 创建累加器val myAcc new MyAccumulator//注册累加器sc.register(myAcc, MyAcc)rdd.foreach{datas {// 使用累加器myAcc.add(datas)}}// 获取累加器的结果println(myAcc.value)sc.stop()}
}// 自定义累加器
// 泛型分别为输入类型和输出类型
class MyAccumulator extends AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]] {// 定义输出数据变量var map: mutable.Map[String, Int] mutable.Map[String, Int]()// 累加器是否为初始状态override def isZero: Boolean map.isEmpty// 复制累加器override def copy(): AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]] {val MyAcc new MyAccumulator// 将此累加器中的数据赋值给新创建的累加器MyAcc.map this.mapMyAcc}// 重置累加器override def reset(): Unit {map.clear()}// 累加器添加元素override def add(v: String): Unit {if (v.startsWith(H)) {// 判断map集合中是否已经存在此元素map(v) map.getOrElse(v, 0) 1}}// 合并累加器中的元素override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]]): Unit {val map1: mutable.Map[String, Int] this.mapval map2: mutable.Map[String, Int] other.value// 合并两个mapmap map1.foldLeft(map2) {(m, kv) {m(kv._1) m.getOrElse(kv._1, 0) kv._2m}}}// 获取累加器中的值override def value: mutable.Map[String, Int] {map}
}参考Spark累加器的作用和使用-CSDN博客
