collections模块中常用的函数参考容器数据类型——collectionsCounter() 用于统计一个容器中各个元素的个数Counter对象中常用的方法有： most_common(n) 返回重复次数最多的n个值 a.update(b) 把b中的对象添加到a中 a.subtract(b) 从a中把b中的对象删除（删除完以后可以为负数）import collections
a = col
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2024-06-10 15:14:54
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一、前言对于并行处理，Apache Spark使用共享变量。当驱动程序将任务发送到集群上的执行程序时，共享变量的副本将在集群的每个节点上运行，以便可以将其用于执行任务。累加器（Accumulators）与广播变量（Broadcast Variables）共同作为Spark提供的两大共享变量，主要用于跨集群的数据节点之间的数据共享，突破数据在集群各个executor不能共享问题。Apache Spa
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2023-07-29 18:31:54
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一、Checkpoint获取分布式数据流和算子状态的一致性快照是Flink容错机制的核心，这些快照在Flink作业恢复时作为一致性检查点存在。1.1 原理1.1.1 Barriers Barrier是由流数据源（stream source）注入数据流中，并作为数据流的一部分与数据记录一起往下游流动。Barriers将流里的记录分隔为一段一段的记录集，每一个记录集都对应一个快照。每个Barrier会
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2024-03-11 15:00:03
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# Spark Accumulator实现过程
## 1. 简介
Spark Accumulator是Spark提供的一种用于在分布式计算中进行累加操作的特殊变量。它可以在多个任务中进行累加操作，并最终将累加结果返回给驱动程序。
在本篇文章中，我将向你介绍Spark Accumulator的实现过程，并指导你如何使用代码来实现它。
## 2. 实现流程
下面是实现Spark Accumu
原创
2023-10-08 07:00:02
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Accumulate package com.shujia.spark.core import java.lang import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import org ...
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2021-07-19 23:06:00
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# 学习 Spark Accumulator 性能优化
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种受欢迎的分布式计算框架。Accumulator 是 Spark 提供的一种可用于汇总信息的变量。通过掌握 Accumulator 的使用，开发者可以显著提升 Spark 程序的性能。本文将为你详细介绍如何实现 Spark Accumulator 的性能优化，并给出步骤和代码示例。
## 流
原创
2024-10-16 06:12:26
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# Spark Changed Accumulator实现流程
## 1. 什么是Spark Changed Accumulator
在开始解释Spark Changed Accumulator的实现流程之前，我们需要了解什么是Spark Accumulator。
Spark Accumulator是一个只能进行累加操作的分布式变量，它由Driver程序初始化，然后通过Worker节点进行更
原创
2023-08-14 16:45:02
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# Spark 清理累加器：优化你的大数据处理
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。它提供了许多功能，包括分布式数据集、弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame 和累加器等。然而，随着数据处理规模的增加，Spark 应用的性能可能会受到影响。其中一个关键因素是累加器的清理。本文将介绍 Spark 清理累加器的概念，并提供一个简单的代码示例，以帮助读者更好地理解这
原创
2024-07-28 09:54:02
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# Spark卡在Cleaned Accumulator的问题解析与解决
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的开源框架，因其高效性和便捷性而受到很多企业的青睐。本文将深入探讨“Spark卡在cleaned accumulator”的问题，并提供一些示例代码，帮助开发者理解和解决这个问题。
## 什么是Accumulator
在Spark中，Accumulator（累加器
def accumulator[T](initialValue: T,name: String)(implicit param: org.apache.spark.AccumulatorParam[T]): org.apache.spark.Accumulator[T] 第一个参数应是数值类型，是累加器的初始值，第二个参数是该累加器的命字，这样就会在spark web ui中显示，
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2023-08-08 11:19:59
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AccumulatorTime Limit: 3 Sec Memory Limit: 512 Mb题目链接http://acm.csu.edu.cn:20080/csuoj/problemset/problem?pid=2308DescriptionAnna loves her cell phone and becomes very sad when its battery lev...
原创
2021-06-05 18:53:44
278阅读
文章目录Accumulator源码分析学习Accumulator源码结构Accumulator 结构成员方法SimpleAccumulator累加器使用案例
原创
2022-09-02 13:59:56
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在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，自定义累加器（Accumulator）是一个非常有用的工具，尤其是在处理字符串类型的数据时。尽管Spark内置了多种类型的累加器，但有时候我们需要实现自己的逻辑来处理特定的需求。本文将详细记录解决“Spark自定义accumulator string”问题的过程，通过多个结构层次和可视化图表来帮助更好地理解。
## 协议背景
随着数据处理的需
之前项目中用到了累加器，这里做个小结。
原创
2016-12-30 13:36:41
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FlinkAccumulator Count 是一个具体累加器的实现， 常用的Counter有：IntCounter、LongCounter、DoubleCounter如果并行度为1，则普通求和即可 ；如果设置多个并行，则普通累加器求和的结果就不准确 Flink Broadcast和Accumulator 的区别 • Broadcast 允许将1个只读的变量缓存在多台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可以进行共享 ，但是不可以进行修改 • Accumu...
原创
2021-09-11 10:40:13
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1、问题背景 总所周知，spark的rdd编程中有两个算子repartition和coalesce。公开的资料上定义为，两者都是对spark分区数进行调整的算子。 repartition会经过shuffle，其实
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2023-07-21 19:57:35
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FlinkAccumulator Count 是一个具体累加器的实现， 常
原创
2022-03-09 10:39:57
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一、累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量，使用filter/reduce也可以，但是使用累加器是一种更方便的方式，累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。
原创
2021-07-27 13:54:59
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Spark版本：Spark-1.6.0环境：Windows 10、jdk-1.7、scal-2.10.5、idea-2016参考：最新版本：
原创
2022-11-03 14:08:15
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Spark – 累加器和广播变量 文章目录Spark -- 累加器和广播变量一. 累加器1. 系统累加器2. 自定义累加器二. 广播变量 spark有三大数据结构：RDD：分布式弹性数据集累加器：分布式只写数据集广播变量：分布式只读数据集一. 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
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2024-09-18 14:33:10
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