RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。...Spark 将为集群的每个分区运行一个任务。 通常，您希望集群中的每个 CPU 有 2-4 个分区。 通常，Spark 会尝试根据您的集群自动设置分区数。...默认情况下，每个转换后的 RDD 可能会在您每次对其运行操作时重新计算。...对于仅在操作内部执行的累加器更新，Spark 保证每个任务对累加器的更新只会应用一次，即重新启动的任务不会更新值。 在转换中，用户应注意，如果重新执行任务或作业阶段，每个任务的更新可能会应用多次。...因此，当在 map() 等惰性转换中进行累加器更新时，不能保证执行累加器更新。
废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。...改变类的时候回失效。...最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器：对信息进行聚合。常见得一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...驱动器程序可以调用累加器的Value属性来访问累加器的值（在Java中使用value()或setValue()) 对于之前的数据，我们可以做进一步计算： 1 #在Python中使用累加器进行错误计数...对于要在Action操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对累加器的修改应用一次，一般放在foreach()操作中。而对于Transformation操作中的累加器，可能不止更新一次。
通常您希望群集中的每一个 CPU 计算 2-4 个分区。一般情况下，Spark 会尝试根据您的群集情况来自动的设置的分区的数量。...进行重新分区，并在每个结果分区中，按照 key 值对记录排序。...Spark 将对每个元素调用 toString 方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录. saveAsSequenceFile(path) (Java and Scala) 将 dataset 中的元素以...在使用广播变量时，Spark 也尝试使用高效广播算法分发 broadcast variables（广播变量）以降低通信成本。...因此，在一个像 map() 这样的 transformation（转换）时，累加器的更新并没有执行。
Executor 收到任务后，对任务进行解析，把任务拆解成 textFile、flatMap、map 3 个步骤，然后分别对自己负责的数据分片进行处理。...在不同 Executor 完成数据交换之后，Driver 分发下一个阶段的任务，对单词计数。 同一个key的数据已经分发到相同的 Executor ，每个 Executor 独自完成计数统计。...数据结构，来记录每一个计算节点中 Executors 的资源状态，如 RPC 地址、主机地址、可用 CPU 核数和满配 CPU 核数等 4、Task 运行在Executor上的工作单元 5、Job SparkContext...2、累加器 累加器也是在 Driver 端定义，累计过程是通过在 RDD 算子中调用 add 函数为累加器计数，从而更新累加器状态。...应用执行完毕之后，开发者在 Driver 端调用累加器的 value 函数，获取全局计数结果。
Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。...Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。...四、RDD依赖关系 1）Lineage RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。...RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。...五、累加器 累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本
，然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...这种情况下可能造成累加器重复执行，所以，Spark只会把每个行动操作任务对累加器的修改只应用一次。但是1.3及其以前的版本中，在转换操作任务时并没有这种保证。 2....诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作。 Spark UI 默认Spark UI在驱动程序所在机器的4040端口。...当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。
□广播变量：可以在内存的所有节点中被访问，用于缓存变量（只读）； □累加器：只能用来做加法的变量，如计数和求和。...例如，可以给每个Worker节点设置一个输入数据集副本，Spark会尝试使用一种高效的广播算法传播广播变量，从而减少通信的代价。...类似MapReduce中的counter，可以用来实现计数和求和等功能。Spark原生支持Int和Double类型的累加器，程序员可以自己添加新的支持类型。...RDD是在集群应用中分享数据的一种高效、通用、容错的抽象，是由Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编程操作集合的方式，进行各种并行操作。...并对广播变量和累加器两种模式的共享变量进行了讲解，但是在此仅仅讲解了RDD的基础相关部分，对RDD在执行过程中的依赖转换，以及RDD的可选特征优先计算位置（preferred locations）和分区策略
Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。...这些保存该数据的文件，可以使用SparkContext.objectFile()进行加载。 countByKey() 仅支持对（K,V）格式的键值对类型的RDD进行操作。...返回（K,Int）格式的Hashmap，(K,Int)为每个key值对应的记录数目。 foreach(func) 对数据集中每个元素使用函数func进行处理。...该操作通常用于更新一个累加器（Accumulator）或与外部数据源进行交互。注意：在foreach()之外修改累加器变量可能引起不确定的后果。
RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。...DAG记录了RDD的转换过程和任务的阶段。...（1,2,3, …… 100） 3）对100个数进行排序，然后均匀的分为4段 4）获取100万条数据，每个值与4个分区的范围比较，放入合适分区 二、累加器 分布式共享只写变量（Executor和Executor...，累加后的值 println(accSum.value) 累加器要放在行动算子中 因为转换算子执行的次数取决于job的数量，如果一个spark应用有多个行动算子，那么转换算子中的累加器可能会发生不止一次更新...所以，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，我们必须把它放在foreach()这样的行动算子中。 对于在行动算子中使用的累加器，Spark只会把每个Job对各累加器的修改应用一次。
； 2）、累加器Accumulators 累加器支持在所有不同节点之间进行累加计算(比如计数或者求和)； 官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html...累加器 Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能，即确提供了多个task对一个变量并行操作的功能。...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。...当内置的Accumulator无法满足要求时，可以继承AccumulatorV2实现自定义的累加器。...案例演示 以词频统计WordCount程序为例，假设处理的数据如下所示，包括非单词符合，统计数据词频时过滤非单词的特殊符号并且统计总的格式。
因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...如果使用 MEMORY_ONLY 级别时发生了内存溢出，那么建议尝试使用 MEMORY_ONLY_SER 级别。...（Action），转换操作是从已经存在的数据集中创建一个新的数据集，而动作操作是在数据集上进行计算后返回结果到 Driver，既触发 SparkContext 提交 Job 作业。...转换操作都具有 Lazy 特性，即 Spark 不会立刻进行实际的计算，只会记录执行的轨迹，只有触发行动操作的时候，它才会根据 DAG 图真正执行。 转换与动作具体包含的操作种类如下图所示： ?...这段代码是用来计算某个视频被男性或女性用户的播放次数，其中 rdd_attr 用来记录用户性别，rdd_src 是用户对某个视频进行播放的记录，这两个 RDD 会进行一个 join 操作，比如这是某个男性用户对某个视频进行了播放
Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。...这些保存该数据的文件，可以使用SparkContext.objectFile()进行加载。 countByKey()仅支持对（K,V）格式的键值对类型的RDD进行操作。...返回（K,Int）格式的Hashmap，(K,Int)为每个key值对应的记录数目。 foreach(func)对数据集中每个元素使用函数func进行处理。...该操作通常用于更新一个累加器（Accumulator）或与外部数据源进行交互。注意：在foreach()之外修改累加器变量可能引起不确定的后果。详细介绍请阅读
，将数据转换为对象（样例类），再将对象转换成 KV 类型的数据（转换时使用对象的属性） defined class Score scala> val rdd = sc.makeRDD(Array(Score...Spark 的数值操作是通过流式算法实现的，允许以每次一个元素的方式构建出模型。这些统计数据都会在调用 stats() 时通过一次遍历数据计算出来，并以 StatsCounter 对象返回。 ?...默认情况下，连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来，将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上，然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作。...这些参数可以让 Spark 在不同机器上查询不同范围的数据，这样就不会因尝试在一个节点上读取所有数据而遭遇性能瓶颈。 这个函数的最后一个参数是一个可以将输出结果从转为对操作数据有用的格式的函数。... 累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本
Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集（RDD），这是一个包含诸多元素、被划分到不同节点上进行并行处理的数据集合。...Spark支持两种共享变量：广播变量，用来将一个值缓存到所有节点的内存中；累加器，只能用于累加，比如计数器和求和。...在Spark所有的转化操作都是惰性求值的，就是说它们并不会立刻真的计算出结果。相反，它们仅仅是记录下了转换操作的操作对象（比如：一个文件）。...]) | 用于键值对RDD时返回（K，U）对集，对每一个Key的value进行聚集计算 sortByKey([ascending], [numTasks])用于键值对RDD时会返回RDD按键的顺序排序，...累加器 累加器是在一个相关过程中只能被”累加”的变量，对这个变量的操作可以有效地被并行化。它们可以被用于实现计数器（就像在MapReduce过程中）或求和运算。
Spark 自己也会在 shuffle 操作时，进行数据的持久化，比如写入磁盘，主要是为了在节点失败时，避免需要重新计算整个过程。 ? ...2.累加器 累加器（accumulator）：Accumulator 是仅仅被相关操作累加的变量，因此可以在并行中被有效地支持。它们可用于实现计数器（如 MapReduce）或总和计数。...Spark 提供的 Accumulator 主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。 ...例如，我们可以用这个类收集 Spark 处理数据时的一些细节，当然，由于累加器的值最终要汇聚到 driver 端，为了避免 driver 端的 outofmemory 问题，需要对收集的信息的规模要加以控制...，要转换成 case 类 * Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 */ def bufferEncoder: Encoder[Average
RDD数据集中的数据类型可以包含任何java类型、scala类型、python类型或者自定义的类型。 RDD擅长的领域：迭代式的数据处理，比如机器学习。...[74aa095320bc9fa84d00d7df2ad70d8f.png] 在Spark应用程序中，异常监控、调试、记录符合某特性的数据数目，这些需求都需要用到计数器。...如果变量不被声明为累加器，那么被改变时不在Driver端进行全局汇总。即在分布式运行时每个task运行的只是原始变量的一个副本，并不能改变原始变量的值。...但是，当这个变量被声明为累加器后，该变量就会有分布式计数的功能。...它用于对RDD中的所有元素进行聚合操作，并获取一个最终的结果，然后返回给Driver程序。
） 它们区别在于spark计算方式不同，转化是惰性计算，这在大数据领域很有道理（如在创建RDD时就将数据读取并储存，但是马上又进行数据筛选。...Spark 需要用这些信息来按需计算每个 RDD，也可以依靠谱系图在持久化的 RDD 丢失部分数据时恢复所丢失的数据 行动操作 对数据进行实际的计算，行动操作需要生成实际的输出，它们会强制执行那些求值必须用到的...Spark 会在内部记录下所要求执行的操作的相关信息。我们不应该把 RDD 看作存放着特定数据的数据集，而最好把每个 RDD 当作我们通过转化操作构建出来的、记录如何计算数据的指令列表。...笛卡儿积在我们希望考虑所有可能的组合的相似度时比较有用（产品的预期兴趣程度），开销巨大。 行动操作 对RDD数据进行实际计算 基本 RDD 上最常见的行动操作 reduce()。...在计算平均值时，需要记录遍历过程中的计数以及元素的数量，这就需要我们返回一 个二元组。
废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。 键值对（PaiRDD） 1.创建 ?...3.行动操作(Action) 数据分区：数据比较大时，可以用partitionBy()转化为哈希分区。即通过向partitionBy传递一个spark.HashPartitioner对象来实现该操作。...最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器 对信息进行聚合。常见的一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...对于要在Action操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对累加器的修改应用一次，一般放在foreach()操作中。而对于Transformation操作中的累加器，可能不止更新一次。...示例：我们有一个在线的电台呼号数据，可以通过这个数据库查询日志中记录过的联系人呼号列表。 ? 再举个例子说明一下mapPartitions()的功能： ? 数值RDD的操作 ?
故RDD仅仅支持粗粒度转换，即仅仅记录单个块上运行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列（每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建某一块数据的信息。...三者都有惰性机制，在进行创建、转换等阶段，如map、filter等方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如count、collect等时，才会真正开始运算。...在数据分析工作中，我们经常会有这样的需求，如异常监控，调试，记录符合某特性的数据的数目，这种需求都需要用到计数器，如果一个变量不被声明为一个累加器，那么它将在被改变时不会在Driver端进行全局汇总，即在分布式运行时每个...然后，可以使用add方法对累加器进行增加。驱动程序可以使用其value方法读取累加器的值。...rdd； 7).基于数据流，如socket创建rdd； 23、map与flatMap的区别 map操作会对RDD中每条记录做处理，返回的是处理后的记录，记录数不变，而flatMap操作在map的基础上，
Accumulator 是 spark 提供的累加器，累加器可以用来实现计数器（如在 MapReduce 中）或者求和。Spark 本身支持数字类型的累加器，程序员可以添加对新类型的支持。 1....自定义累加器 自定义累加器类型的功能在 1.x 版本中就已经提供了，但是使用起来比较麻烦，在 Spark 2.0.0 版本后，累加器的易用性有了较大的改进，而且官方还提供了一个新的抽象类：AccumulatorV2...例如，我们可以用这个类收集 Spark 处理数据过程中的非法数据或者引起异常的异常数据，这对我们处理异常时很有帮助。...累加器注意事项 累加器不会改变 Spark 的懒加载（Lazy）的执行模型。如果在 RDD 上的某个操作中更新累加器，那么其值只会在 RDD 执行 action 计算时被更新一次。...对于在 action 中更新的累加器，Spark 会保证每个任务对累加器只更新一次，即使重新启动的任务也不会重新更新该值。
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