您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:皮皮彩票app下载 > 共享变量 >

Spark从入门到放弃系列—共享变量工作原理

发布时间:2019-05-20 20:24 来源:未知 编辑:admin

  Spark的一个重要特性就是共享变量。默认情况下,如果在一个算子的函数中使用到某个外部的变量,那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task都只能操作自己的变量副本,如果多个task想要共享某个变量,那么这种方式是无法实现的。

  Spark为了解决task共享变量的问题,提供了两种变量。一种是Broadcast Variable(广播变量),另一种是Accumulator(累计变量)。Broadcast Variable将使用的变量,为每个节点拷贝一份,更大的用处是优化性能,减少网络传输以及内存消耗。Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量,主要进行累加操作。

  Spark提供的Broadcast Variable,是只读的,并且在每个节点上只会有一份副本,而不会为每个task都拷贝一份副本。因此其最大作用,就是减少变量到各个节点的网络传输消耗,以及在各个节点的内存消耗。此外,Spark自己内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。

  可以通过调用SparkContext的broadcast()方法,来针对某个变量创建广播变量。然后在算子的函数内,使用到广播变量时,每个节点只会拷贝一份副本。每个节点可以使用广播变量的value()方法获取值,记住广播变量,是只读的。

  Spark提供的Accumulator,主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能。即确提供了多个task对一个变量并行操作的功能。但是task只能对Accumulator进行累加操作,不能读取Accumulator的值,只有Driver程序可以读取Accumulator的值。

http://divasrun.com/gongxiangbianliang/311.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有