前言本系列整理关于数字设计的笔试或面试的设计问题，手撕代码继续撕，今天撕一个百度昆仑笔试题的累加器设计。设计需求题目来源：【数字IC/FPGA】百度昆仑芯手撕代码–累加器已知一个加法器IP，其功能是计算两个数的和，但这个和延迟两个周期才会输出。现在有一串连续的数据输入，每个周期都不间断，试问最少需要例化几个上述的加法器IP，才可以实现累加的功能。设计分析实现累加器的加法器例化的个数。按照原文大佬的
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2024-01-26 08:55:27
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并发计数器各个方案介绍 方案概述 1. jdk5提供的原子更新长整型类 AtomicLong 2. synchronized 3. jdk8提供的 LongAdder 【单机推荐】 4. Redisson分布式累加器【分布式推荐】 方案介绍 jdk5提供的原子更新长整型类 AtomicLong 在JDK1.5开始就新增了并发的Integer/Long的操作工具类AtomicInte
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2023-12-21 11:53:27
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由于最近在项目中需要用到Spark的累加器，同时需要自己去自定义实现Spark的累加器，从而满足生产上的需求。对此，对Spark的累加器实现机制进行了追踪学习。 本系列文章，将从以下几个方面入手，对Spark累加器进行剖析：Spark累加器的基本概念累加器的重点类构成累加器的源码解析累加器的执行过程累加器使用中的坑自定义累加器的实现参考文章：累加器实现机制及自定义累加器Spark累加器(Accu
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2023-10-16 03:20:53
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# Java累加器
在编程中，累加器是一种常见的概念。它是一种用于计算和存储累积结果的数据结构。在Java中，我们可以使用不同的方法来实现累加器。本文将介绍Java累加器的概念及其实现方式，并提供示例代码来说明其用法。
## 什么是累加器？
累加器是一种用于计算和存储累积结果的数据结构。它可以对一系列值进行累加操作，并返回最终累加的结果。累加器通常用于处理大量数据，并在处理过程中一直保持累加
原创
2023-08-05 11:16:25
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1、原子整数累加和原子累加器性能比较import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import java.util.function.Consumer;
im
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2023-12-21 06:37:19
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如果我们在Driver端定义一个变量，然后将该变量发送Executor端进行累加赋值操作，那么Driver端的变量值会发生改变吗？答案是不会，因为Executor端操作的是变量的副本，并不能影响Driver端的变量值。如何在这样的分布式系统中实现变量的共写呢？这就要用到累加器一、累加器实现原理累加器是Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理封装的三大数据结构之一，功能是实现分布式共
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2023-07-17 14:12:13
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累加器1.定义累加器是分布式的共享只写变量 共享：累加器的值由Driver端共享给Executor端 只写：Executor端互相之间读取不到对方的累加器累加器可以替换一些需要shuffle的操作2.问题引入package SparkCore._06_累加器
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, S
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2024-01-13 14:44:50
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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。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。累加器简单使用Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器。下面是一个简单的使用示例，在这个例子中我们在过滤掉RDD中奇数的同时进行计数，最后计算剩下整数的和。val sparkConf
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2023-08-31 10:12:53
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前言本文所有代码请添加vm参数运行-XX:-RestrictContended防止注解失效。LongAccumulatorDoubleAccumulator在多线程进程情况，我们可能希望计算某一共享变量，如页面访问次数，商品剩余数量秒杀。本文仅用LongAccumulator做说明。正确的使用累加器可以提供并发效率，如下面的测试案例中两个都是多线程安全的无锁方式，但是效率相差14倍。LongAcc
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2023-11-29 22:19:21
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文章目录前言一、累加器的作用二、使用步骤1.引入类2.代码解析总结 前言通常在向 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，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。这时使用累加器就可以实现我们想要的效果。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
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2023-09-21 08:23:17
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# Spark 累加器的 Python 实现
在大数据处理的过程中，我们常常需要对某些变量进行累加，这时候，Apache Spark 提供了一个非常实用的工具——累加器（Accumulator）。累加器可以让我们安全地对分布式数据进行计数和累加操作，确保在多线程环境下数据的一致性。本文将介绍如何在 PySpark 中实现和使用累加器，并通过示例代码加以说明。
## 什么是累加器？
累加器是一
问题：求100以内自然数的累加和。1+2+3+4+5...+98+99+10考察：方法的递归调用难点：递归调用可以看作的循环，既然时循环就要有结束循环的条件，不然就是个死循环。方法一：用for循环来实现累加求和。难点在于，要定义一个变量"sum"来接收每次相加的和。@Test
public void add() {
int sum=0;
for(int i
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2023-05-23 20:09:25
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文章目录概述累加器累加器的实现原理系统提供的累加器自定义累加器广播变量广播变量的特性广播变量的使用 概述Spark 核心的三大数据结构是RDD、累加器、和广播变量。前面的文章中已经详细的讲解了RDD的使用，在此文中将详细的讲解累加器和广播变量的使用。累加器累加器用来将Executor端变量的信息聚合到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
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2023-11-23 16:42:49
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1. 累加器概念密码学累加器最早是由 Josh Benaloh 和 Michael de Mare 提出的，原始论文《One-way accumulators: A decentralized alternative to digital sinatures (extended abstract) 》[1] 于 1993 年发表在欧洲密码学会议（EUROCRYPT）上。这篇论文最初就是为了解决区块
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2024-01-09 16:24:47
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1.累加器(accumulator)累加器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。它可以被用来实现计数器和总和。 累加器通过对一个初始化了的变量v调用SparkContext.accumulator(v)来创建。在集群上运行的任务可以通过add或者"+="方法在累加器上进行累加操作。但是，它们不能读取它的值。只有驱动程序能够读取它的值，通过累加器的value方法。 看看在spar
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2024-06-20 21:52:51
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# 如何使用Flink Java实现实时累加器累加
## 流程概述
为了实现在Flink Java中实时累加器累加的功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Flink作业 |
| 2 | 初始化一个累加器 |
| 3 | 将累加器注册到作业中 |
| 4 | 在处理数据流时更新累加器的值 |
| 5 | 获取累加器的结果 |
原创
2024-03-12 03:39:02
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累加器(accumulator)陷阱【前置知识】：Spark惰性求值运算机制，持久化的使用。首先给出一个例子：from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf().setMaster('local[*]').setAppName('rookie')
sc = SparkContext(conf=conf)
acc = sc.
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2024-05-19 15:39:11
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SparkSession是Apache Spark中用于处理大规模数据的主要入口点。它是Spark 2.0版本引入的新API，取代了之前版本中的SparkContext。SparkSession提供了一种更方便的方式来创建和管理Spark应用程序，同时还提供了一些新的功能，如DataFrame和Dataset。
累加器是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。它可以在不同任
原创
2024-01-11 06:53:08
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# 如何实现“累加器” Java PTA
在这篇文章中，我将指导你如何实现一个简单的累加器程序。这个程序的作用是接收一个整数输入，然后不断累加这些输入的值，直到用户选择结束。我们将遵循以下步骤来实现这个程序：
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 设置 Java 环境 |
|
# Spark累加器的实现（Java版）
## 引言
在Spark中，累加器是一种特殊的变量，它可以在分布式计算中进行数据的累加操作。Spark提供了累加器这个概念，是为了方便开发者在分布式环境下进行计数和求和等操作。在本文中，我将介绍如何在Java中实现Spark累加器。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkContext] --> B[
原创
2024-01-10 11:08:57
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