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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Memory Management (Batch API)IntroductionMemory management in Flink serves the purpose to control how much memory certain runtime operations use. The memory management is used for all operations that
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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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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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、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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# 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
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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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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。
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2016-12-30 13:36:41
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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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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 – 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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