廣播變數與累加器

能不能將乙個rdd使用廣播變數廣播出去？    不能 ，因為rdd是不存資料的。可以將rdd的結果廣播出去。

廣播變數只能在driver端定義，不能在executor端定義。

在driver端可以修改廣播變數的值，在executor端無法修改廣播變數的值。

如果executor端用到了driver的變數，如果不使用廣播變數在executor有多少task就有多少driver端的變數副本。

如果executo端用到了driver的變數，如果使用廣播變數在每個executor中只有乙份driver端的變數副本

/*

** 廣播大變數實現以map join取代reduce join
"driver端:最終計數器值：
"+wskaccum.value)
thread.sleep(
2000000
)    sc.stop()
}}

package mapreduce

import org.apache.spark.util.accumulatorv2
import org.apache.spark.
import scala.collection.mutable
class
customeracc extends accumulatorv2[string,mutable.hashmap[string,int]] 
//拷貝乙個新的累加器
override def copy(): accumulatorv2[string,mutable.hashmap[string,int]] =
copyhash
}//重置累加器
override def reset(): unit =
//每乙個分割槽中用於新增資料的方法 小sum
override def add(v: string) =
}//合併每乙個分割槽的輸出 總sum
override def merge(other: accumulatorv2[string,mutable.hashmap[string,int]]) =}}
}}//
輸出值override def value(): mutable.hashmap[string,int] =
}object
customeracc 
sc.stop()
}}

累加器不是乙個調優的操作，因為如果不這樣做，結果是錯的

Spark廣播變數與累加器

在dirver定義乙個變數，executor去使用，如果存在多個task，則會建立多個變數的副本，耗費記憶體。如果當前變數是乙個需要計算的值，在driver端是無法獲取的。scala實現 scala 實現 import org.apache.spark.util.doubleaccumulator ...

spark 廣播變數與累加器

如何理解廣播變數？適用場景 大變數，比如100m以上的大集合。運算元函式中使用到外部變數時，預設情況下，spark會將該變數複製多個副本，通過網路傳輸到task中，此時每個task都有乙個變數副本。如果變數本身比較大的話 比如100m，甚至1g 那麼大量的變數副本在網路中傳輸的效能開銷，以及在各個節...

spark廣播變數與累加器

理論知識介紹 個人理解使用廣播變數是優化項之一 一 為什麼要使用共享變數 spark中因為運算元中的真正邏輯是傳送到executor中去執行的，所以當executor中需要引用外部變數時，需要使用廣播變數。累機器相當於統籌大變數，常用於計數，統計 二 廣播變數的原理 三 廣播變數使用方法 四 廣播變...