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怎么理解spark的计算器与广播变量

2023-06-02 13:20

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这篇文章给大家介绍怎么理解spark的计算器与广播变量,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

一.计算器

1.官网

怎么理解spark的计算器与广播变量

2.解释

计数器只支持加,计算器字task里面

3.测试

怎么理解spark的计算器与广播变量

4.结果截图WEBUI

怎么理解spark的计算器与广播变量

4.应用场景

数据很多有的数据挂了,做数据质量监控用

二.广播变量

1.官网

怎么理解spark的计算器与广播变量

2.join代码

 def commonJoin(sc:SparkContext): Unit = {    val peopleInfo = sc.parallelize(Array(("G301","糊涂虫"),("G302","森老"),("G303","Gordon"))).map(x=>(x._1, x))    val peopleDetail = sc.parallelize(Array(("G301","清华大学",18))).map(x=>(x._1,x))    // TODO... 大表关联小表  join  key   from a join b on a.id=b.id    peopleInfo.join(peopleDetail).map(x=>{x._1 + "," + x._2._1._2 + "," + x._2._2._2+ "," + x._2._2._3})  }

3.结果WEBUI

怎么理解spark的计算器与广播变量

4.广播变量使用前提

广播变量的前提条件是数据量少,一大一小,不能超过内存数据量大小还要看内存,你内存够大就可以放广播变量放到内存中

5.广播变量的join代码

  def broadcastJoin(sc:SparkContext): Unit = {    val peopleInfo = sc.parallelize(Array(("G301","糊涂虫"),("G302","森老"),("G303","Gordon"))).collectAsMap()    val peopleDetail = sc.parallelize(Array(("G301","清华大学",18))).map(x=>(x._1, x))    // 通过sc将变量广播出去    val peopleBroadcast = sc.broadcast(peopleInfo)    // mappartition: 取出表中的一条记录和广播变量中的对比    peopleDetail.mapPartitions(x=>{      val map = peopleBroadcast.value  // 是不是就是内存的东西      for((key,value)<-x if (map.contains(key)))        yield (key,map.get(key).getOrElse(""), value._2)    }).foreach(println)  }

6.WEBUI结果

怎么理解spark的计算器与广播变量

7.两个join对比

广播变量的没有了shuffer有前提数据量不可以多把小表广播到内存中,大表每个数据与其对比有就要,没有就不要。广播变量与join结合工作中常用

关于怎么理解spark的计算器与广播变量就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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