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  • 梯度累加

    2021-04-15 09:25:58
  • 累加质数

    2019-12-13 20:22:49
    累加质数

    累加质数

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  • 累加

    2021-05-06 11:43:26
    累加器全局累加器 全局累加器 Accumulators(累加器) 是一个只支持 added(添加) 的分布式变量, 可以在分布式环境下保持一致性, 并且能够做到高效的并发. 原生 Spark 支持数值型的累加器, 可以用于实现计数或者求和, ...

    全局累加器

    Accumulators(累加器) 是一个只支持 added(添加) 的分布式变量, 可以在分布式环境下保持一致性, 并且能够做到高效的并发.

    原生 Spark 支持数值型的累加器, 可以用于实现计数或者求和, 开发者也可以使用自定义累加器以实现更高级的需求

    val config = new SparkConf().setAppName("ip_ana").setMaster("local[6]")
    val sc = new SparkContext(config)
    
    val counter = sc.longAccumulator("counter")
    
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
      .foreach(counter.add(_))
    
    // 运行结果: 15
    println(counter.value)
    

    注意点:

    1. Accumulator 是支持并发并行的, 在任何地方都可以通过 add 来修改数值, 无论是 Driver 还是 Executor

    2. 只能在 Driver 中才能调用 value 来获取数值

    累计器件还有两个小特性,第一, 累加器能保证在 Spark 任务出现问题被重启的时候不会出现重复计算. 第二, 累加器只有在 Action 执行的时候才会被触发.

    val config = new SparkConf().setAppName("ip_ana").setMaster("local[6]")
    val sc = new SparkContext(config)
    
    val counter = sc.longAccumulator("counter")
    
    sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
      .map(counter.add(_)) // 这个地方不是 Action, 而是一个 Transformation
    
    // 运行结果是 0
    println(counter.value)
    
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  • 单片机9999累加

    2018-06-01 17:07:58
    51代码,利用数码管进行9999累加。51代码,利用数码管进行9999累加。51代码,利用数码管进行9999累加
  • 累加累加器:分布式共享只写变量。(Task和Task之间不能读数据) 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,但是集群...

    累加器

    累加器:分布式共享只写变量。(Task和Task之间不能读数据)

    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,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。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能,那么累加器可以实现我们想要的效果。

    系统累加器

    (1)工作节点上的任务不能相互访问累加器的值。从这些任务的角度来看,累加器是一个只写变量。
    (2)对于要在行动操作中使用的累加器,Spark只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。因此,如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器,我们必须把它放在foreach()这样的行动操作中。转化操作中累加器可能会发生不止一次更新。

    在这里插入图片描述

    自定义累加器

    package com.atguigu.accumlator
    
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
    
    import scala.collection.mutable
    
    object Accumlator_define {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //1.创建SparkConf并设置App名称
        val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[1]")
    
        //2.创建SparkContext,该对象是提交Spark App的入口
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
        //3.创建RDD
        val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List("Hello", "Hea", "Haa", "Hello", "Hello", "Spark", "Spark"))
        // 创建累加器对象
        val myAccumlator = new MyAccumlator
        // 注册累加器到sc
        sc.register(myAccumlator)
        // 使用累加器
        rdd.foreach(
          word => {
            myAccumlator.add(word)
          }
        )
        // 输出累加器的结果
        println(myAccumlator.value) // Map(Hea -> 1, Hello -> 3, Haa -> 1)
        sc.stop()
      }
    }
    // List("Hello","Haha","Scorpion"),统计以H开头得单词的次数
    // 输入:单词  输出:Map[(单词,次数)]
    class MyAccumlator extends AccumulatorV2[String,mutable.Map[String,Int]]{
      // 定义一个Map集合,接受返回得数据.var
      var map: mutable.Map[String, Int] = mutable.Map[String,Int]()
      // 判断是否为初始状态
      override def isZero: Boolean = map.isEmpty
      // 拷贝
      override def copy(): AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]] = {
        val accumlator = new MyAccumlator
        accumlator.map = this.map
        accumlator
      }
      // 重置,让map变成初始状态
      override def reset(): Unit = map.clear()
      // 业务逻辑
      override def add(v: String): Unit = {
        if(v.startsWith("H")){
          map(v) = map.getOrElse(v,0) + 1
        }
      }
      // 合并不同Task中的累加器
      override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]]): Unit = {
        // 当前Task的累加器的map
        var map1 = map
        // 另一个需要合并的Task中累加器的map
        val map2 = other.value
        // 两个map集合的合并
        map = map1.foldLeft(map2)(
          // mm2表示map2的集合,kv表示的是map1中的键值对
          (mm2,kv) => {
            val word: String = kv._1
            val count: Int = kv._2
            mm2(word) = mm2.getOrElse(word,0) + 1
            mm2
          }
        )
    
    
    
      }
      // 获取累加器的值
      override def value: mutable.Map[String, Int] = map
    }
    
    

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