hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。...一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存中的数据并进行计算； hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的...这样做的好处在于，在map端进行一次reduce之后，数据量会大幅度减小，从而减小传输，保证reduce端能够更快的进行结果计算。...1.driver端的内存溢出 可以增大driver的内存参数：spark.driver.memory (default 1g)； 2.map过程产生大量对象导致内存溢出 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的...具体做法可以在会产生大量对象的map操作之前调用repartition方法，分区成更小的块传入map。
例如，我们可以使用下面的 map 和 reduce 操作来合计所有行的数量: distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)。...在一台机器上，这将产生预期的输出和打印 RDD 的所有元素。...reduceBykey 操作产生一个新的 RDD，其中 key 所有相同的的值组合成为一个 tuple - key 以及与 key 相关联的所有值在 reduce 函数上的执行结果。...需要特别说明的是，reduceByKey 和 aggregateByKey 在 map 时会创建这些数据结构，'ByKey 操作在 reduce 时创建这些数据结构。...共享变量 通常情况下，一个传递给 Spark 操作（例如 map 或 reduce）的函数 func 是在远程的集群节点上执行的。
例如，我们可以使用 map 和 reduce 操作将所有行的大小相加，如下所示：distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)。...这个命名法来自 MapReduce，与 Spark 的 map 和 reduce 操作没有直接关系。 在内部，各个map任务的结果会保存在内存中，直到无法容纳为止。...具体来说，reduceByKey 和 aggregateByKey 在 map 端创建这些结构，而 ‘ByKey 操作在 reduce 端生成这些结构。...当数据不适合内存时，Spark 会将这些表溢出到磁盘，从而产生额外的磁盘 I/O 开销并增加垃圾收集。 Shuffle 行为可以通过调整各种配置参数来调整。...共享变量 通常，当传递给 Spark 操作（例如 map 或 reduce）的函数在远程集群节点上执行时，它会处理函数中使用的所有变量的单独副本。
生成器和for-of 上一节已经提到了yield，但我还想指出，生成器对于处理和生产同步和异步迭代来说是多么的方便。...我们在数组上循环。每个数组元素： [更新摘要] 我们通过将旧的摘要与当前元素结合起来计算一个新的摘要。 在我们了解.reduce()之前，让我们通过for-of来实现它的算法。...它使用"累加器"这一名称作为"摘要"的粗略同义词。.reduce()有两个参数： 回调： 输入：旧的累加器和当前元素 输出：新的累加器 累加器的初始值。...它等价于在调用 map()方法后再调用深度为 1 的 flat() 方法（arr.map(...args).flat()），但比分别调用这两个方法稍微更高效一些。...如果不需要改变累加器，.reduce()擅长计算摘要（如所有元素的总和）。 .flatMap()擅长于过滤&映射和将输入元素扩展为零或更多的输出元素。
10.RDD共享变量： 在应用开发中，一个函数被传递给Spark操作（例如map和reduce），在一个远程集群上运行，它实际上操作的是这个函数用到的所有变量的独立拷贝。这些变量会被拷贝到每一台机器。...map过程产生大量对象导致内存溢出 这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的，例如：rdd.map(x=>for(i 在...rdd中，每个对象都产生了10000个对象，这肯定很容易产生内存溢出的问题。...具体做法可以在会产生大量对象的map操作之前调用repartition方法，分区成更小的块传入map。...3)hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系。
；如果这个参数设置的过高，比如为1，那么只有当map全部完成后，才为reduce申请资源，开始进行reduce操作，实际上是串行执行，不能采用并行方式充分利用资源。...如果map数量比较多，一般建议提前开始为reduce申请资源。 image.png 9、I/O 排序因子 排序文件时要合并的流的数量。也就是说，在 reducer 端合并排序期间要使用的排序头数量。...如 'io.sort.factor' 设置太高或最大 JVM 堆栈设置太低，会产生过多地垃圾回收。...注意：此内存由 JVM 堆栈大小产生（也就是：总用户 JVM 堆栈 - 这些内存 = 总用户可用堆栈空间）。...image.png 11、I/O 排序溢出百分比 软限制在缓冲或记录收集缓冲。达到此限制时，线程将开始让内容溢到后台的磁盘中。注意：这不表示要溢出任何数据块。不建议使用小于 0.5 的值。
10、Spark中的广播变量与累加器 在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...Executor 上运行，运行完毕释放所有资源 15、Spark 中的 OOM 问题 map 算子执行中内存溢出如 flatMap，mapPatitions 原因：map 端过程产生大量对象导致内存溢出...：这种溢出的原因是在单个 map 中产生了大量的对象导致的。...具体做法可以在会产生大量对象的 map 操作之前调用 repartition 方法，分区成更小的块传入 map。...九、适当调大map和reduce端缓冲区 在shuffle过程中，如果map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲大小是固定的，可能会出现map端数据频繁溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节
Accumulator累加器：具有两个参数的函数：归约运算的部分结果和流的下一个元素。...注意观察上面的图，我们先来理解累加器： 阶段累加结果作为累加器的第一个参数 集合遍历元素作为累加器的第二个参数 Integer类型归约 reduce初始值为0，累加器可以是lambda表达式，也可以是方法引用...(Employee::getAge).reduce(0,Integer::sum); System.out.println(total); //346 先用map将Stream流中的元素由Employee...::sum); //注意这里reduce方法有三个参数 System.out.println(total); //346 计算结果和使用map进行数据类型转换的方式是一样的。...在进行并行流计算的时候，可能会将集合元素分成多个组计算。为了更快的将分组计算结果累加，可以使用合并器。
二、ReduceFunction 使用 reduce 函数，让两个元素结合起来，产生一个相同类型的元素，它是增量的 env.addSource(consumer) .map(f => {...返回的类型，应该和输入的类型一样 // 这里统计的是每个窗口，每个userId 出现的次数，timestamp 是没用的，给了0值 .reduce { (v1, v2) => User...接口中有一个方法，可以把输入的元素和累加器累加。并且可以初始化一个累加器，然后把两个累加器合并成一个累加器，获得输出结果。...有一个上下文对象用来获得时间和状态信息，比其他的窗口函数有更大的灵活性。 但是这样做损耗了一部分性能和资源，因为元素不能增量聚合，相反 ，在触发窗口计算时，Flink 需要在内部缓存窗口的所有元素。...和 processWindowFunction .reduce(new MyReduceFunction, new MyProcessFunction) .print()
我将帮助你在最短时间内掌握微机原理的核心内容，为你的考研或期末考试保驾护航。 为什么选择我的视频？ 全程考点讲解：每一节视频都紧扣考试要点，拒绝冗余，专注于最关键的知识点。...2.2寄存器 | 通用寄存器 数据寄存器 AX 累加器 AH AL BX 基数寄存器 BH BL CX 计数寄存器 CH CL DH 数据寄存器 DH DL 变址寄存器 SI 源变址寄存器...IP 指令指针寄存器 PSW 状态标志寄存器 1)数据寄存器 AX一AH（高字节）、AL（低字节）—累加器 BX—BH、BL—基数寄存器 CX—CH、CL—计数寄存器 DX—DH、DL—数据寄存器...下一条指令的物理地址=CSx16+IP 5)标志寄存器★ ①状态标志（是计算机在计算的时候自动产生的） 进位标志CF：最高位产生进位/借位，CF=1（通常出现在加减法的运算中） 奇偶标志PF：运算结果低...堆栈段(SS)：堆栈作用是保护数据 附加数据段(ES)：辅助的数据区。
比如，我们可以调用map和reduce操作来叠加所有文本行的长度，代码如下： 1 distFile.map(lambda s: len(s)).reduce(lambda a, b: a + b)...这样的设计使得Spark运行更加高效——比如，我们会发觉由map操作产生的数据集将会在reduce操作中用到，之后仅仅是返回了reduce的最终的结果而不是map产生的庞大数据集。...缓存是加快迭代算法和快速交互过程速度的关键工具。 你可以通过调用persist或cache方法来标记一个想要持久化的RDD。在第一次被计算产生之后，它就会始终停留在节点的内存中。...共享变量 通常情况下，当一个函数传递给一个在远程集群节点上运行的Spark操作（比如map和reduce）时，Spark会对涉及到的变量的所有副本执行这个函数。...可以通过SparkContext.accumulator(v)来从变量v创建一个累加器。在集群中运行的任务随后可以使用add方法或+=操作符（在Scala和Python中）来向这个累加器中累加值。
内部迭代：Collection API for-each属于外部迭代，作用是为了存储和访问数据。Stream API属于内部迭代，完全是在API库内部进行的数据处理；主要是为了描述对数据的计算。...集合中的数据是计算完成的才能加入集合，可以删除和新增；流中的元素来自于源，不能删除和新增，流的元素是实时按照用户的需求计算产生的，延迟了最终的集合创建的时间。 迭代方式不同。...3 流的操作 3.1 初级玩法 filter，map，limit，这种可以连成一条流水线的流操作，叫做中间操作，这种中间操作不会执行产生任何处理，在终端处操作触发的时候一次性处理。...); //map-reduce求流中的元素个数 final Optional reduce3 = ints.stream().map(i->1).reduce(Integer::sum...： T代表流中要收集的项目的泛型 A是累加器的类型，累加器是在收集过程中用于累积部分结果的对象 R是收集操作得到的对象的类型 比如toList(),他构造的收集器就如下所示 Collector<T, ?
REDUCE 虽然MAP被证明对转换值列表很有用，但假设想计算满足条件的项数。 这就是REDUCE派上用场的地方。 这一次，重复使用与之前相同的逻辑，但将计算包装在IF中进行计数。...与REDUCE的主要区别在于，它在LAMBDA值中使用了两个参数： accumulator：REDUCE和每个LAMBDA调用返回的初始值。...REDUCE函数，通过对每个值应用LAMBDA函数并在累加器中返回总值，将数组缩减为累加值。...参数initial_value，为累加器设置开始值；参数array，要缩减的数组；参数lambda：被调用以缩减数组的LAMBDA，该LAMBDA接受两个参数，累加器和值。...参数initial_value：为累加器设置开始值；参数array：用于扫描的数组；参数lambda：被调用来扫描数组的LAMBDA。LAMBDA接受两个参数，累加器和值。
产生一个新的IntStream mapToLong():接受一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的LongStream maoToDouble():接受一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上...，产生一个新的DoubleStream map函数处理对象数据格式转化。...reduce函数有三个参数： Identity标识：一个元素，它是归约操作的初始值，如果流为空，则为默认结果。 Accumulator累加器：具有两个参数的函数：归约运算的部分结果和流的下一个元素。...image.png 阶段累加结果作为累加器的第一个参数；集合遍历元素作为累加器的第二个参数。 1. Integer类型归约 reduce初始值为0，累加器可以是lambda表达式，也可以是方法引用。...方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致（forEach方法则无法保证这个顺序）。
foreach 算子： foreach(func)，将函数 func 应用在数据集的每一个元素上，通常用于更新一个累加器，或者和外部存储系统进行交互，例如 Redis。...假设10GB日志数据，从HDFS上读取的，此时RDD的分区数目：80 分区； 但是分析PV和UV有多少条数据：34，存储在80个分区中，实际项目中降低分区数目，比如设置为2个分区。 ...查看列表List中聚合函数reduce和fold源码如下： 通过代码，看看列表List中聚合函数使用： 运行截图如下所示： fold聚合函数，比reduce聚合函数，多提供一个可以初始化聚合中间临时变量的值参数...： 聚合操作时，往往聚合过程中需要中间临时变量（到底时几个变量，具体业务而定），如下案例： RDD中的聚合函数 在RDD中提供类似列表List中聚合函数reduce和fold，查看如下...reduceByKey函数：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它将数据源流化后，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据、排序、切片、聚合统计等操作。操作之后会产生一个新的流，而数据源则不会发生改变。...比如终止操作中提到 count、min 和 max 方法，因为常用而被纳入标准库中。事实上这些方法都是一种 reduce 操作。...combiner 参数 combiner（组合器）是一个函数，它用于在 reduce 操作被并行化或者当累加器的参数类型和实现类型不匹配时，将 reduce 操作的部分结果进行组合。...我们可以看到，reduce 操作将累加器函数反复应用到列表中的每个元素上，得到最终的结果 abcde。...最后聊两句 本文介绍了 Java8 Stream 流中，reduce 操作的相关概念和接收参数，包含初始值，累加器和组合器，最后介绍了 reduce 操作如何使用，希望大家喜欢。
本文作者：mr_biu 通用寄存器 32位下： EAX：(针对操作数和结果数据的)累加器 ，返回函数结果 EBX：(DS段中的数据指针)基址寄存器 ECX：(字符串和循环操作数)计数器 EDX：(I/...寄存器EAX通常称为累加器(Accumulator)，用累加器进行的操作可能需要更少时间。可用于乘、除、输入/输出等操作，使用频率很高； 寄存器EBX称为基地址寄存器(Base Register)。...6、溢出标志OF(OverflowFlag) 溢出标志OF用于反映有符号数加减运算所得结果是否溢出。如果运算结果超过当前运算位数所能表示的范围，则称为溢出，OF的值被置为1，否则，OF的值被清为0。...“溢出”和“进位”是两个不同含义的概念，不要混淆。如果不太清楚的话，请查阅《计算机组成原理》课程中的有关章节。...如果当前的特权级别在数值上小于等于IOPL的值，那么，该I/O指令可执行，否则将发生一个保护异常。 2、嵌套任务标志NT(NestedTask) 嵌套任务标志NT用来控制中断返回指令IRET的执行。
Spark累加器分为两类：标准累加器和自定义累加器。 标准累加器是 Spark 提供的内置累加器，支持在分布式环境下对整数和浮点数进行累加操作。...1）如果mapper中task的数量过大，依旧会产生很多小文件，此时在shuffle传递数据的过程中reducer段，reduce会需要同时大量的记录进行反序列化，导致大量的内存消耗和GC的巨大负担，造成系统缓慢甚至崩溃...39.1 map 类型的算子执行中内存溢出如 flatMap，mapPatitions 原因：map 端过程产生大量对象导致内存溢出，这种溢出的原因是在单个map 中产生了大量的对象导致的。 ...具体做法可以在会产生大量对象的 map 操作之前调用 repartition 方法，分区成更小的块传入 map。...DStream可以通过输⼊数据源来创建，⽐如Kafka、 flume等，也可以通过其他DStream的⾼阶函数来创建，⽐如map、 reduce、 join和window等。
一 :什么是共享变量(Shared Variables) 通常，当传递给Spark操作（例如map or reduce）的函数在远程集群节点上执行时，它可以在函数中使用的所有变量的单独副本上工作。...然而，Spark 为两种常用的使用模式提供了两种有限类型的共享变量：广播变量和累加器。...通俗的说就是:累加器可以看成是一个集群规模级别的一个大变量 a:Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器。...方法拷贝几个累加器（不注册的），然后在各个task中进行累加（注意在此过程中，被最初注册的累加器的值是不变的），执行最后将调用merge方法和各个task的结果累计器进行合并（此时被注册的累加器是初始值...这样的话，就可以让变量产生的副本大大减少。
MapReduce计算架构，只有map和reduce两种操作，表达能力比较欠缺，而且在MR过程中会重复的读写hdfs，造成大量的磁盘io读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用；Spark是基于内存的分布式计算架构...基于mapreduce框架的Hadoop主要分为map和reduce两个阶段，所以在一个job里面能做的处理很有限，对于复杂的计算，需要使用多次MR；spark计算模型是基于内存的迭代式计算模型，根据用户编写的...这样做的好处在于，在map端进行一次combiner之后，数据量会大幅度减小，从而减小传输，保证reduce端能够更快的进行结果计算。...所以在进行大量数据的reduce操作时候建议使用reduceByKey。不仅可以提高速度，还可以防止使用groupByKey造成的内存溢出问题。...10、Spark中的广播变量与累加器 在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。
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