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Spark学习之编程进阶——累加器与广播(5)

Spark学习之编程进阶——累加器与广播(5) 1. Spark中两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable)。累加器对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象。 2. 共享变量是一种可以在Spark任务中使用的特殊类型的变量。 3. 累加器的用法: 通过在驱动器中调用SparkContext.accumulator(initialValue)方法,创建出存有初始值的累加器。返回值为org.apache.spark.Accumlator[T]对象,其中T是初始值initialValue的类型。 Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的+=方法(在Java中是add)增加累加器的值。 驱动器程序可以调用累加器的value属性(在Java中使用value()或setValue()来访问累加器的值。 Python中实现累加空行 file = sc.textFile(inputFile) #创建Accumulator[Int]并初始化为0 blankLines = sc.accumulator(0) def extractCa...

Spark Streaming 的一些问题

Spark Streaming 的一些问题,做选型前关注这些问题可以有效的降低使用风险。 checkpoint checkpoint 是个很好的恢复机制。但是方案比较粗暴,直接通过序列化的机制写入到文件系统,导致代码变更和配置变更无法生效。实际场景是升级往往比系统崩溃的频率高太多。但是升级需要能够无缝的衔接上一次的偏移量。所以spark streaming在无法容忍数据有丢失的情况下,你需要自己记录偏移量,然后从上一次进行恢复。 我们目前是重写了相关的代码,每次记录偏移量,不过只有在升级的时候才会读取自己记录的偏移量,其他情况都是依然采用checkpoint机制。 Kafka 这个和Spark Streaming相关,也不太相关。说相关是因为Spark 对很多异常处理比较简单。很多是和Kafka配置相关的。我举个例子: 如果消息体太大了,超过 fetch.message.max.bytes=1m,那么Spark Streaming会直接抛出OffsetOutOfRangeException异常,然后停止服务。 对应的错误会从这行代码抛出: if (!iter.hasNext) { as...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。