java中循环累加小数

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编程小达 2024-10-30 11:13:02

文章标签 java中循环累加小数 java 累加器 spark apache sql 文章分类 Java 后端开发

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。

使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值，Task端进行的是累加操作。

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，下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值。

示例代码：

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;
import org.apache.spark.api.java.function.ForeachFunction;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/**
* @author CC11001100*/
public classSparkWebUIShowAccumulatorDemo {public static voidmain(String[] args) {
SparkSession spark= SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
LongAccumulator fooCount= spark.sparkContext().longAccumulator("fooCount");
spark.createDataset(Collections.singletonList(1024), Encoders.INT())
.foreach((ForeachFunction) fooCount::add);try{
TimeUnit.DAYS.sleep(365 * 10000);
}catch(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

启动的时候注意观察控制台上输出的Spark Web UI的地址：

java中循环累加小数_sql

打开此链接，点进去Jobs-->Stage，可以看到fooCount累加器的值已经被累加到了1024：

java中循环累加小数_java 累加器_02

二、Accumulator的简单使用

Spark内置了三种类型的Accumulator，分别是LongAccumulator用来累加整数型，DoubleAccumulator用来累加浮点型，CollectionAccumulator用来累加集合元素。

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.CollectionAccumulator;
import org.apache.spark.util.DoubleAccumulator;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;
import java.util.Arrays;/**
* 累加器的基本使用
*
* @author CC11001100*/
public classAccumulatorsSimpleUseDemo {public static voidmain(String[] args) {
SparkSession spark= SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
SparkContext sc=spark.sparkContext();//内置的累加器有三种，LongAccumulator、DoubleAccumulator、CollectionAccumulator//LongAccumulator: 数值型累加
LongAccumulator longAccumulator = sc.longAccumulator("long-account");//DoubleAccumulator: 小数型累加
DoubleAccumulator doubleAccumulator = sc.doubleAccumulator("double-account");//CollectionAccumulator：集合累加
CollectionAccumulator collectionAccumulator = sc.collectionAccumulator("double-account");
Dataset num1 = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3), Encoders.INT());
Dataset num2 = num1.map((MapFunction) x ->{
longAccumulator.add(x);
doubleAccumulator.add(x);
collectionAccumulator.add(x);returnx;
}, Encoders.INT()).cache();
num2.count();
System.out.println("longAccumulator:" +longAccumulator.value());
System.out.println("doubleAccumulator:" +doubleAccumulator.value());//注意，集合中元素的顺序是无法保证的，多运行几次发现每次元素的顺序都可能会变化
System.out.println("collectionAccumulator:" +collectionAccumulator.value());
}
}

三、自定义Accumulator

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。

实现自定义累加器的步骤：

1. 继承AccumulatorV2，实现相关方法

2. 创建自定义Accumulator的实例，然后在SparkContext上注册它

假设要累加的数非常大，内置的LongAccumulator已经无法满足需求，下面是一个简单的例子用来累加BigInteger：

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2;
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;/**
* 自定义累加器
*
* @author CC11001100*/
public classCustomAccumulatorDemo {//需要注意的是累加操作不能依赖顺序，比如类似于StringAccumulator这种则会得到错误的结果
public static class BigIntegerAccumulator extends AccumulatorV2{private BigInteger num =BigInteger.ZERO;publicBigIntegerAccumulator() {
}publicBigIntegerAccumulator(BigInteger num) {this.num = newBigInteger(num.toString());
}
@Overridepublicboolean isZero() {return num.compareTo(BigInteger.ZERO) == 0;
}
@Overridepublic AccumulatorV2copy() {return newBigIntegerAccumulator(num);
}
@Overridepublic voidreset() {
num=BigInteger.ZERO;
}
@Overridepublic voidadd(BigInteger num) {this.num = this.num.add(num);
}
@Overridepublic void merge(AccumulatorV2other) {
num=num.add(other.value());
}
@OverridepublicBigInteger value() {returnnum;
}
}public static voidmain(String[] args) {
SparkSession spark= SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
SparkContext sc=spark.sparkContext();//直接new自定义的累加器
BigIntegerAccumulator bigIntegerAccumulator = newBigIntegerAccumulator();//然后在SparkContext上注册一下
sc.register(bigIntegerAccumulator, "bigIntegerAccumulator");
List numList = Arrays.asList(new BigInteger("9999999999999999999999"), new BigInteger("9999999999999999999999"), new BigInteger("9999999999999999999999"));
Dataset num = spark.createDataset(numList, Encoders.kryo(BigInteger.class));
Dataset num2 = num.map((MapFunction) x ->{
bigIntegerAccumulator.add(x);returnx;
}, Encoders.kryo(BigInteger.class));
num2.count();
System.out.println("bigIntegerAccumulator:" +bigIntegerAccumulator.value());
}
}

思考：内置的累加器LongAccumulator、DoubleAccumulator、CollectionAccumulator和我上面的自定义BigIntegerAccumulator，它们都有一个共同的特点，就是最终的结果不受累加数据顺序的影响(对于CollectionAccumulator来说，可以简单的将结果集看做是一个无序Set)，看到网上有博主举例子StringAccumulator，这个就是一个错误的例子，就相当于开了一百个线程，每个线程随机sleep若干毫秒然后往StringBuffer中追加字符，最后追加出来的字符串是无法被预测的。总结一下就是累加器的最终结果应该不受累加顺序的影响，否则就要重新审视一下这个累加器的设计是否合理。

四、使用Accumulator的陷阱

来讨论一下使用累加器的一些陷阱，累加器的累加是在Task中进行的，而这些Task就是我们在Dataset上调用的一些算子操作，这些算子操作有Transform的，也有Action的，来探讨一下不同类型的算子对Accumulator有什么影响。

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;
import java.util.Arrays;/**
* 累加器使用的陷阱
*
* @author CC11001100*/
public classAccumulatorTrapDemo {public static voidmain(String[] args) {
SparkSession spark= SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
SparkContext sc=spark.sparkContext();
LongAccumulator longAccumulator= sc.longAccumulator("long-account");//------------------------------- 在transform算子中的错误使用 -------------------------------------------
Dataset num1 = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3), Encoders.INT());
Dataset nums2 = num1.map((MapFunction) x ->{
longAccumulator.add(1);returnx;
}, Encoders.INT());//因为没有Action操作，nums.map并没有被执行，因此此时广播变量的值还是0
System.out.println("num2 1:" + longAccumulator.value()); //0//调用一次action操作，num.map得到执行，广播变量被改变
nums2.count();
System.out.println("num2 2:" + longAccumulator.value()); //3//又调用了一次Action操作，广播变量所在的map又被执行了一次，所以累加器又被累加了一遍，就悲剧了
nums2.count();
System.out.println("num2 3:" + longAccumulator.value()); //6//------------------------------- 在transform算子中的正确使用 -------------------------------------------//累加器不应该被重复使用，或者在合适的时候进行cache断开与之前Dataset的血缘关系，因为cache了就不必重复计算了
longAccumulator.setValue(0);
Dataset nums3 = num1.map((MapFunction) x ->{
longAccumulator.add(1);returnx;
}, Encoders.INT()).cache();//注意这个地方进行了cache//因为没有Action操作，nums.map并没有被执行，因此此时广播变量的值还是0
System.out.println("num3 1:" + longAccumulator.value()); //0//调用一次action操作，广播变量被改变
nums3.count();
System.out.println("num3 2:" + longAccumulator.value()); //3//又调用了一次Action操作，因为前一次调用count时num3已经被cache，num2.map不会被再执行一遍，所以这里的值还是3
nums3.count();
System.out.println("num3 3:" + longAccumulator.value()); //3//------------------------------- 在action算子中的使用 -------------------------------------------
longAccumulator.setValue(0);
num1.foreach(x ->{
longAccumulator.add(1);
});//因为是Action操作，会被立即执行所以打印的结果是符合预期的
System.out.println("num4:" + longAccumulator.value()); //3
}
}

五、Accumulator使用的奇淫技巧

累加器并不是只能用来实现加法，也可以用来实现减法，直接把要累加的数值改成负数就可以了：

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;
import java.util.Arrays;/**
* 使用累加器实现减法
*
* @author CC11001100*/
public classAccumulatorSubtraction {public static voidmain(String[] args) {
SparkSession spark= SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
Dataset nums = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), Encoders.INT());
LongAccumulator longAccumulator= spark.sparkContext().longAccumulator("AccumulatorSubtraction");
nums.foreach(x ->{if (x % 3 == 0) {
longAccumulator.add(-2);
}else{
longAccumulator.add(1);
}
});
System.out.println("longAccumulator:" + longAccumulator.value()); //2
}
}

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