Akkumulatoren sind Variablen, die nur durch eine assoziative Operation „addiert“werden und somit effizient parallel unterstützt werden können. Sie können verwendet werden, um Zähler (wie in MapReduce) oder Summen zu implementieren. Spark unterstützt nativ Akkumulatoren numerischer Typen, und Programmierer können Unterstützung für neue Typen hinzufügen.
Warum verwenden wir einen Akkumulator?
Hydraulikspeicher werden in den unterschiedlichsten Industrien zur Energiespeicherung eingesetzt; Druck aufrechterh alten; dämpfen Vibrationen, Pulsationen und Stöße; und vieles mehr. Energiespeicher – Akkumulatoren können Energie in Form von Druckflüssigkeit aufnehmen, speichern und abgeben, um die Effizienz Ihres Hydrauliksystems zu verbessern.
Was ist der Unterschied zwischen Broadcast und Akkumulator in Spark?
Der Hauptunterschied zwischen einer Broadcast-Variablen und einem Akkumulator besteht darin, dass die Broadcast-Variable zwar schreibgeschützt ist, der Akkumulator jedoch hinzugefügt werden kann. … Jeder Worker-Knoten kann nur auf seinen eigenen lokalen Akkumulatorwert zugreifen und diesen hinzufügen, und nur das Treiberprogramm kann auf den globalen Wert zugreifen.
Wie funktioniert der Spark-Akku?
Akkumulatoren sind Variablen, die zum Sammeln von Informationen über die Ausführenden verwendet werden. Diese Informationen können sich beispielsweise auf Daten- oder API-Diagnosen beziehen, z. B. wie viele Datensätze beschädigt sind oder wie oft eine bestimmte Bibliotheks-API aufgerufen wurde.
Warum Akkumulatorvariable in Spark nicht vom Worker für Transformationsoperationen verwendet werden sollte?
Akku gibt falsche Ausgabe. Wenn eine Aufgabe dann langsam ausgeführt wird, kann Spark eine spekulative Kopie dieser Aufgabe auf einem anderen Knoten starten. Urteil: Nicht behandelt. Der Akkumulator gibt eine falsche Ausgabe aus.
