㈠ 在spatk中,如果我們想實現所有分片處理時更新共享變數的功能,可以使用什麼
用累加器
在創建函數時，如果需要捕獲自由變數，那麼包含指向被捕獲變數的引用的函數就被稱為閉包函數。在實際計算時，Spark 會將對 RDD 操作分解為 Task，Task 運行在 Worker Node 上。在執行之前，Spark 會對任務進行閉包，如果閉包內涉及到自由變數，則程序會進行拷貝，並將副本變數放在閉包中，之後閉包被序列化並發送給每個執行者。因此，當在 foreach 函數中引用 counter 時，它將不再是 Driver 節點上的 counter，而是閉包中的副本 counter，默認情況下，副本 counter 更新後的值不會回傳到 Driver，所以 counter 的最終值仍然為零。
內置累加器
自定義累加器new一個之後，方法add之中就行了。
自定義累加器
自定義的累加器需要繼承AccumulatorV2並實現以下方法
() Creates a new of this accumulator.
reset() Resets this accumulator, which is zero value
merge() 分區間的累加器的合並
add()一個分區內的數據的累增
value() 返回當前緩存的值
class MapAcc extends AccumulatorV2[Long,Map[String,Double]]{
private var map: Map[String, Double] = Map[String, Double]()
override def isZero: Boolean = map.isEmpty
override def (): AccumulatorV2[Long, Map[String, Double]] = {
val acc = new MapAcc
acc.map=map
acc
}
override def reset(): Unit = map = Map[String, Double]()
override def add(v: Long): Unit = {
// sum求和，count計數
map += "sum" -> (map.getOrElse("sum",0D)+v)
map += "count" -> (map.getOrElse("count",0D)+1)
}
override def merge(other: AccumulatorV2[Long, Map[String, Double]]): Unit = other match {
case o:MapAcc =>
this.map += "sum" -> (this.map.getOrElse("sum",0D)+o.map.getOrElse("sum",0D))
this.map += "count" -> (this.map.getOrElse("count",0D)+o.map.getOrElse("count",0D))
case _ => throw new UnsupportedOperationException
}
override def value: Map[String, Double] = {
this.map += "avg" ->(this.map.getOrElse("sum",0D)/this.map.getOrElse("count",1D))
map
}
}
調用時new一個分區器，然後使用add方法進行遞增
注意：累加器最好用在行動運算元之中
廣播變數
如果說累加器是共寫變數，那麼廣播變數就是共讀變數。廣播變數通過調用SparkContext.broadcast(v)來創建.實際是對v的一個包裝，廣播後在所有的節點上都可以通過.value獲得該值。
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㈡ scratch中能廣播變數和鏈表嗎我加入廣播後，在接受廣播中插入不了，也找不到
用一個變數x 將x設為1 重復執行直到 鏈表的第x項=你要找的東西將x加一；（套在重復執行里）此時的x就是位置。
㈢ 廣播變數的方式有哪些sparkcontext
通過在一個變數v上調用SparkContext.broadcast(v)可以創建廣播變數。廣播變數是圍繞著v的封裝,可以通過value方法訪問這個變數。
㈣ 大數據培訓課程安排有哪些，深圳大數據培訓哪家好
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
大數據
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
㈤ 鏈表中每個節點所佔用的儲存空間是連續的，但節點之間在空間上可以連續也可以不連續 對這句話不是很明白
一個鏈表有很多個節點，各個節點之間通過指針連接起來，所以各個結點之間的位置可以不連續，也就是可以放在不同的位置，所以在空間上可以是不連續的；但對於一個節點，因為節點內部是一個整體，所以就要佔用連續的存儲空間。
隊列是先進先出的棧是先進後出的都是線性表線性表是最基礎、最常用的數據結構，線性表中數據元素都是一對一的對應關系。可以不連續，它的存儲空間分兩段，一段存放數據，另一段存放著地址，鏈表是通過地址將數據串聯起來的數組必須是連續的存儲空間。
(5)廣播變數存儲在特定節點擴展閱讀：
一個鏈表或者多個鏈表使用獨立的存儲空間，一般用數組或者類似結構實現，優點是可以自動獲得一個附加數據：唯一的編號，並且方便調試；缺點是不能動態的分配內存。當然，另外的在上面加一層塊狀鏈表用來分配內存也是可以的，這樣就解決了這個問題。
這種方法有時候被叫做數組模擬鏈表，但是事實上只是用表示在數組中的位置的下標索引代替了指向內存地址的指針，這種下標索引其實也是邏輯上的指針，整個結構還是鏈表，並不算是被模擬的（但是可以說成是用數組實現的鏈表）。
㈥ 大數據需要掌握哪些技能
大數據技術體系龐大，包括的知識較多
1、學習大數據首先要學習Java基礎
Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop，
2、學習大數據必須學習大數據核心知識
Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。
3、學習大數據需要具備的能力
數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
4、學習大數據可以應用的領域
大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。
㈦ Spark廣播變數broadcast可否在任務執行前主動發送到各個節點
共享變數
通常情況下，當向Spark操作(如map,rece)傳遞一個函數時，它會在一個遠程集群節點上執行，它會使用函數中所有變數的副本。這些變數被復制到所有的機器上，遠程機器上並沒有被更新的變數會向驅動程序回傳。在任務之間使用通用的，支持讀寫的共享變數是低效的。盡管如此，Spark提供了兩種有限類型的共享變數，廣播變數和累加器。
廣播變數
廣播變數允許程序員將一個只讀的變數緩存在每台機器上，而不用在任務之間傳遞變數。廣播變數可被用於有效地給每個節點一個大輸入數據集的副本。Spark還嘗試使用高效地廣播演算法來分發變數，進而減少通信的開銷。
Spark的動作通過一系列的步驟執行，這些步驟由分布式的洗牌操作分開。Spark自動地廣播每個步驟每個任務需要的通用數據。這些廣播數據被序列化地緩存，在運行任務之前被反序列化出來。這意味著當我們需要在多個階段的任務之間使用相同的數據，或者以反序列化形式緩存數據是十分重要的時候，顯式地創建廣播變數才有用。
通過在一個變數v上調用SparkContext.broadcast(v)可以創建廣播變數。廣播變數是圍繞著v的封裝，可以通過value方法訪問這個變數。舉例如下：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0)
scala> broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
在創建了廣播變數之後，在集群上的所有函數中應該使用它來替代使用v.這樣v就不會不止一次地在節點之間傳輸了。另外，為了確保所有的節點獲得相同的變數，對象v在被廣播之後就不應該再修改。
㈧ spark的task獲取廣播變數的方式有幾種
共享變數 通常情況下，當向Spark操作(如map,rece)傳遞一個函數時，它會在一個遠程集群節點上執行，它會使用函數中所有變數的副本。這些變數被復制到所有的機器上，遠程機器上並沒有被更新的變數會向驅動程序回傳。在任務之間使用通用的，支持...
㈨ spark 廣播變數的方式有哪些
val map = sc.textFile("/test.txt").map(line => {
val arr = line.split(",")
(arr(0), arr(2).toInt)
}).distinct
var mapBC = sc.broadcast(map.take(10).toMap)
㈩ 大數據培訓到底是培訓什麼
一、基礎部分：JAVA語言 和 LINUX系統
二、數據開發:
1、數據分析與挖掘
一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。學習Python、資料庫、網路爬蟲、數據分析與處理等。
大數據培訓一般是指大數據開發培訓。
大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
2、大數據開發
數據工程師建設和優化系統。學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等；
課程學習一共分為六個階段：
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