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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# 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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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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# 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
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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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
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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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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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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（一）accumulator（累加器、计数器） 类似于MapReduce中的counter，将数据从一个节点发送到其他各个
原创
2022-11-28 15:43:58
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文章目录1、实现原理2、案例检测3、自定义累加器 --- wordC
原创
2022-08-12 10:37:19
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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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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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Accumulator简介Accumulator是spark提供的累加器，顾名思义，该变量只能够增加。只有driver能获取到Accumulator的值（使用value方法），Task只能对其做增加操作（使用 +=）。你也可以在为Accumulator命名（不支持Python），这样就会在spark web ui中显示，可以帮助你了解程序运行的情况。Accumulator使用使用示例举个最简单的a
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2023-05-31 10:29:01
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spark和kafka的事情spark如何与kafka的交互Driver端和Executor端都分别做了什么偏移量是怎么管控的 spark如何与kafka的交互本文采用的是Driect连接方式，KafkaUtils.createDirectStream开连接kafka，可以看到两个createDirectStream方法，参数不同，最终都是通过new DirectKafkaInputDStrea
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2024-07-03 02:08:59
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2.4 RDD 持久化 2.4.1 RDD 的缓存 Spark 速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存个数据集。当持久化某个 RDD 后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此 RDD 或衍生出的 RDD 进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RD
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2021-06-03 18:04:21
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