В данной статье мы сосредоточимся на общих переменных, которые поддерживаются в Apache Spark. Рассмотрим особенности разных типов общих переменных и их практическое применение в вычислительных задачах. Читайте далее, чтобы узнать больше об этой теме.
Основные виды и особенности общих переменных в Apache Spark
Apache Spark — это распределенная вычислительная система, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных. Одним из ключевых компонентов Spark является концепция общих переменных, которые могут использоваться в распределенных вычислениях. Общие переменные в Apache Spark предназначены для обмена данными между различными задачами в распределенной системе. Они позволяют избежать необходимости копировать данные между узлами кластера и, таким образом, улучшают производительность вычислений. В Spark существует два типа общих переменных:
- broadcast-переменные;
- accumulator-переменные.
Каждый из этих видов мы подробнее рассмотрим далее.
Broadcast-переменные
Broadcast переменные используются для передачи неизменяемых данных всем узлам кластера. Данный вид переменных также используется для передачи больших значений, доступных только для чтения, и эффективно работают с операциями Spark, такими как агрегирование, группировка и сортировка. Broadcast-переменные часто применяются для передачи больших таблиц поиска, содержащих ключи и значения, которые используются для фильтрации данных. Следующий код на языке Python демонстрирует использование broadcast-переменной:
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("Broadcast Example")
sc = SparkContext(conf=conf)
# создаем общую переменную с помощью функции broadcast
broadcast_var = sc.broadcast([1, 2, 3, 4, 5])
# создаем RDD с помощью функции parallelize
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# используем broadcast переменную в операции map
mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x * broadcast_var.value[0])
# выводим результат на экран
print(mapped_rdd.collect())
В данном примере мы создаем общую переменную с помощью функции broadcast() и передаем ее в операцию map(). Затем мы умножаем каждое значение из RDD на первый элемент из broadcast-переменной. Результат выводится на экран с помощью функции collect().
Accumulator-переменные
Переменные типа accumulator в Spark используются для агрегации значений в распределенной системе. Данные переменные также используются для записи данных в память. Они часто используются для создания счетчиков, которые увеличиваются при выполнении определенных условий или событий. Accumulator-переменные в основном используются для отладки, чтобы подсчитать некоторые события, которые возникают в процессе выполнения задач в кластере. Например, вы можете использовать аккумулятор, чтобы подсчитать количество пустых строк в RDD. Следующий код на языке Python используется для подсчета количества пустых строк в RDD:
file = sc.textFile('file_2.csv')
blank_lines = sc.accumulator(0)
callSigns = file.flatMap(lambda line: (blank_lines.add(1) if line == "" else None, line.split(" ")))
callSigns.saveAsTextFile('str.txt')
print("Count of empty strings: ", blank_lines.value)
Вышеприведенный фрагмент кода использует lambda-выражение в методе flatMap() для выполнения подсчета пустых строк и для извлечения токенов из непустых строк. Каждая строка проходит проверку на пустоту, и если она пустая, то счетчик blank_lines увеличивается на 1. В противном случае строка разбивается на токены с помощью метода split и возвращается в качестве пары (None, tokens). Результат этой операции записывается в RDD callSigns. Затем программа сохраняет содержимое RDD callSigns в файл str.txt и выводит на экран количество найденных пустых строк.
Таким образом, общие переменные в Apache Spark позволяют эффективно обмениваться данными между различными задачами в распределенной системе и уменьшают необходимость копирования данных между узлами кластера, что улучшает производительность вычислений. Однако важно понимать, что общие переменные не являются магическим решением для всех проблем в распределенной системе и могут быть злоупотреблены. Например, при использовании broadcast-переменных необходимо убедиться, что размер передаваемых данных не слишком большой, иначе это может привести к проблемам с памятью. При использовании переменных типа accumulator также необходимо быть осторожным, чтобы избежать возможных проблем с параллельным доступом к переменным из разных задач. Но в целом, общие переменные в Apache Spark — это мощный инструмент для эффективной работы с данными в распределенной системе. Их использование может существенно ускорить обработку больших объемов данных и улучшить производительность вычислений.
Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
по запросу
Продолжительность
ак.часов
Стоимость обучения
0 руб.
Все это делает фреймворк Apache Spark весьма полезным средством для Data Scientist’а и разработчика Big Data приложений.
Больше подробностей про применение Apache Spark в проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы узнаете на практических курсах по Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:
- Графовые алгоритмы в Apache Spark
- Машинное обучение в Apache Spark
- Потоковая обработка в Apache Spark
- Основы Apache Spark для разработчиков
- Анализ данных с Apache Spark
- Разработка и внедерение ML-решений
- Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
Источники
- https://spark.apache.org/documentation.html
- К.Харау, Э.Ковински, П.Венделл, М.Захария. Изучаем Spark: молниеносный анализ данных
