Spark的官方文档再三强调那些将要作用到RDD上的操作,不管它们是一个函数还是一段代码片段,它们都是“闭包”,Spark会把这个闭包分发到各个worker节点上去执行,这里涉及到了一个容易被忽视的问题:闭包的“序列化”. 显然,闭包是有状态的,这主要是指它牵涉到的那些自由变量以及自由变量依赖到的其他变量,所以,在将一个简单的函数或者一段代码片段(就是闭包)传递给类似RDD.map这样的操作前,Spark需要检索闭包内所有的涉及到的变量(包括传递依赖的变量),正确地把这些变量序列化之后才能传递到

在jetty debug模式下修改static静态变量值不会重新Load 因为jetty是嵌入式web容器,static静态变量是全局的,如果想生效,就必须重启jetty 在热部署的时候tomcat会重启服务器 jetty则不然

Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响. 其实,在学习Spark时,一个比较难理解的点就是,在集群模式下,定义的变量和方法作用域的范围和生命周期.这在你操作RDD时,比如调用一些函数map.foreach时,访问其外部变量进行操作时,很容易产生疑惑.为什么我本地程序运行良好且结果正确,放到集群上却得不到想要的结果呢? 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例,来看相同的代码本地模

前言 有的时候,我们需要修改一个变量的值,但变量也许存在于 Jar 包中或其他位置,导致我们不能从代码层面进行修改,于是我们就用到了下面的场景,通过反射来进行修改变量的值. 定义一个实体类 class Bean{ private static final Integer INT_VALUE = 100; } 利用反射修改私有静态常量方法 System.out.println(Bean.INT_VALUE); Field field = Bean.class.getField("INT_VALUE

<?php class Test{ public static $static_var = 20; } echo Test::$static_var;exit;

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

直接上代码: 代码1: public class ConstroctTest { private static ConstroctTest test = new ConstroctTest(); //静态变量sta1 未赋予初始值 public static int sta1; //静态变量sta1 赋予初始值20 public static int sta2 = 20; //构造方法中对于静态变量赋值 private ConstroctTest() { sta1 ++ ; sta2 ++ ;

void Application_Start开始 void Application_End结束的,本来这就是对的 今天要做一个全局的应用,想确认一下,在网上一找,我的天,说什么的都有 大概分三种 1.Application_Start——Application_End 2.Session_Start——Session_End 3.类生命周期结束 我用4个机器做了一个测试发现静态变量值一直是不变的,并没有因为其它用户登录而被销毁,确认应该是Application级的 静态类在首次访问时会调用静态构

出处:http://www.cnblogs.com/birdwudi/archive/2010/08/20/1804342.html ------------------------------------------------------------------------------ 简单来讲,闭包允许你将一些行为封装,将它像一个对象一样传来递去,而且它依然能够访问到原来第一次声明时的上下文 奇怪的局部变量:讨论一下C#中的闭包 []静态全局字段 C# code using System;

闭包是可以在代码中被传递和使用的自包含功能模块,它很像c和oc中的block,和.net中的lambdasbas表达式. 闭包可以捕获和存储其所在上下文中任意常量和变量的引用. 包裹着这些常量和变量的包俗称闭包.Swift会为您管理在捕获过程中涉及到的内存操作.下面是闭包的3中表现形式 全局函数是一个有名字但不会捕获任何值的闭包 嵌套函数是一个有名字并可以捕获其封闭函数域内值的闭包 闭包表达式是一个利用轻量级语法所写的可以捕获其上下文中变量或常量值的没有名字的闭包 Swift的闭包表达式拥有简洁

背景 使用spark开发已有几个月.相比于python/hive,scala/spark学习门槛较高.尤其记得刚开时,举步维艰,进展十分缓慢.不过谢天谢地,这段苦涩(bi)的日子过去了.忆苦思甜,为了避免项目组的其他同学走弯路,决定总结和梳理spark的使用经验. Spark基础 基石RDD spark的核心是RDD(弹性分布式数据集),一种通用的数据抽象,封装了基础的数据操作,如map,filter,reduce等.RDD提供数据共享的抽象,相比其他大数据处理框架,如MapReduce,Peg

ASP.NET线程安全所涉及的是什么呢?让我们先来看看静态变量的生命周期问题,下面是我理解的静态变量的生命周期: void Application_Start开始 void Application_End结束的,本来这就是对的 今天要做一个全局的应用,想确认一下,在网上一找,我的天,说什么的都有 大概分三种 1.Application_Start——Application_End 2.Session_Start——Session_End 3.类生命周期结束 我用4个机器做了一个测试发现静态变量值

闭包是功能性自包含模块,可以在代码中被传递和使用. Swift 中的闭包与 C 和 Objective-C中的 blocks 以及其他一些编程语言中的 lambdas 比较相似. 闭包可以捕获和存储其所在上下文中任意常量和变量的引用. 这就是所谓的闭合并包裹着这些常量和变量,俗称闭包.Swift会为您管理在捕获过程中涉及到的内存操作.  注意:如果您不熟悉 捕获 (capturing) 这个概念也不用担心,后面会详细对其进行介绍.   在 函数 章节中介绍的全局和嵌套函数实际上也是特殊的闭包,闭

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作

1.累加器             通常在向Spark传递函数时,比如使用map()函数或者用filter()传条件是,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人物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.Spark的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制.     第一种共享变量,累加器,提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL

一.简介 这次介绍前面没有提及的 Spark 编程的各种进阶特性,会介绍两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable).累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象.在已有的 RDD 转化操作的基础上,我们为类似查询数据库这样需要很大配置代价的任务引入了批操作.为了扩展可用的工具范围,还会简单介绍 Spark 与外部程序交互的方式,比如如何与用 R 语言编写的脚本进行交互. 当任务需要很长时间进行配置,譬如需要创建数据库连接或