Поддерживаемые общие переменные в Apache Spark

администрирование spark кластера, курсы по интеграции spark kafka, курс потоковой обработки spark, spark sql, курсы по mlops spark, курс dataframes spark, pyspark что это, курсы по apache spark, bigdata курсы, курсы по машинному обучению spark, курс kafka spark, курсы по spark, обучение spark sql, курс основы apache spark, курс потоковой обработки spark kafka, apache spark курсы, курсы по apache spark, обучение spark sql, обучение spark streaming, курсы администрирования spark, hadoop spark, обучение apache spark, spark streaming это, курс kafka spark, apache spark streaming, курсы hadoop sql, курсы администрирования Hadoop, курсы по spark, курс kafka spark, pyspark что это, hadoop spark, apache hadoop курсы, курсы spark streaming, spark это, курсы hadoop sql, анализ с использование spark, spark sql, курсы по spark, обучение apache spark

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.

Core Spark - основы для разработчиков

Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
1 апреля, 2024
Длительность обучения
16 ак.часов
Стоимость обучения
48 000 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:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

  1. https://spark.apache.org/documentation.html
  2. К.Харау, Э.Ковински, П.Венделл, М.Захария. Изучаем Spark: молниеносный анализ данных

Добавить комментарий

Поиск по сайту