Ang
Ang mga accumulator ay mga variable na "idinaragdag" lamang sa pamamagitan ng isang nauugnay na operasyon at samakatuwid, ay maaaring mahusay na suportahan nang magkatulad. Magagamit ang mga ito upang ipatupad ang mga counter (tulad ng sa MapReduce) o mga kabuuan. Ang Spark ay native na sumusuporta sa mga accumulator ng mga numeric na uri, at ang mga programmer ay maaaring magdagdag ng suporta para sa mga bagong uri.
Bakit tayo gumagamit ng accumulator?
Ang mga hydraulic accumulator ay ginagamit sa maraming uri ng industriya upang mag-imbak ng enerhiya; mapanatili ang presyon; dampen vibrations, pulsations at shocks; at marami pang iba. Imbakan ng Enerhiya – Maaaring tumanggap, mag-imbak, at maglabas ng enerhiya ang mga accumulator sa anyo ng pressurized fluid upang pahusayin ang kahusayan ng iyong hydraulic system.
Ano ang pagkakaiba ng broadcast at accumulator sa Spark?
Ang pangunahing pagkakaiba ng broadcast variable at accumulator ay na habang ang broadcast variable ay read-only, maaaring idagdag ang accumulator. … Ang bawat worker node ay maaari lamang mag-access at magdagdag sa sarili nitong local accumulator value, at ang driver program lang ang makaka-access sa global value.
Paano gumagana ang Spark accumulator?
Ang
Accumulators ay mga variable na ginagamit para sa pagsasama-sama ng impormasyon sa mga executor. Halimbawa, ang impormasyong ito ay maaaring nauugnay sa data o diagnosis ng API tulad ng kung gaano karaming mga tala ang nasira o kung gaano karaming beses tinawag ang isang partikular na library API.
Bakit ang variable ng accumulator sa Spark ay hindi dapat gamitin ng manggagawa para sa mga pagpapatakbo ng pagbabago?
Magbibigay ng maling output ang Accumulator. Kung ang isang gawain ay tumatakbo nang mabagal, ang Spark ay maaaring maglunsad ng isang haka-haka na kopya ng gawaing iyon sa isa pang node. Verdict: Hindi hinahawakan. Magbibigay ng maling output ang Accumulator.
