㈠ 在spatk中,如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能,可以使用什么
用累加器
在创建函数时，如果需要捕获自由变量，那么包含指向被捕获变量的引用的函数就被称为闭包函数。在实际计算时，Spark 会将对 RDD 操作分解为 Task，Task 运行在 Worker Node 上。在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，如果闭包内涉及到自由变量，则程序会进行拷贝，并将副本变量放在闭包中，之后闭包被序列化并发送给每个执行者。因此，当在 foreach 函数中引用 counter 时，它将不再是 Driver 节点上的 counter，而是闭包中的副本 counter，默认情况下，副本 counter 更新后的值不会回传到 Driver，所以 counter 的最终值仍然为零。
内置累加器
自定义累加器new一个之后，方法add之中就行了。
自定义累加器
自定义的累加器需要继承AccumulatorV2并实现以下方法
() Creates a new of this accumulator.
reset() Resets this accumulator, which is zero value
merge() 分区间的累加器的合并
add()一个分区内的数据的累增
value() 返回当前缓存的值
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计数
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
}
}
调用时new一个分区器，然后使用add方法进行递增
注意：累加器最好用在行动算子之中
广播变量
如果说累加器是共写变量，那么广播变量就是共读变量。广播变量通过调用SparkContext.broadcast(v)来创建.实际是对v的一个包装，广播后在所有的节点上都可以通过.value获得该值。
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㈡ scratch中能广播变量和链表吗我加入广播后，在接受广播中插入不了，也找不到
用一个变量x 将x设为1 重复执行直到 链表的第x项=你要找的东西将x加一；（套在重复执行里）此时的x就是位置。
㈢ 广播变量的方式有哪些sparkcontext
通过在一个变量v上调用SparkContext.broadcast(v)可以创建广播变量。广播变量是围绕着v的封装,可以通过value方法访问这个变量。
㈣ 大数据培训课程安排有哪些，深圳大数据培训哪家好
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
㈤ 链表中每个节点所占用的储存空间是连续的，但节点之间在空间上可以连续也可以不连续 对这句话不是很明白
一个链表有很多个节点，各个节点之间通过指针连接起来，所以各个结点之间的位置可以不连续，也就是可以放在不同的位置，所以在空间上可以是不连续的；但对于一个节点，因为节点内部是一个整体，所以就要占用连续的存储空间。
队列是先进先出的栈是先进后出的都是线性表线性表是最基础、最常用的数据结构，线性表中数据元素都是一对一的对应关系。可以不连续，它的存储空间分两段，一段存放数据，另一段存放着地址，链表是通过地址将数据串联起来的数组必须是连续的存储空间。
(5)广播变量存储在特定节点扩展阅读：
一个链表或者多个链表使用独立的存储空间，一般用数组或者类似结构实现，优点是可以自动获得一个附加数据：唯一的编号，并且方便调试；缺点是不能动态的分配内存。当然，另外的在上面加一层块状链表用来分配内存也是可以的，这样就解决了这个问题。
这种方法有时候被叫做数组模拟链表，但是事实上只是用表示在数组中的位置的下标索引代替了指向内存地址的指针，这种下标索引其实也是逻辑上的指针，整个结构还是链表，并不算是被模拟的（但是可以说成是用数组实现的链表）。
㈥ 大数据需要掌握哪些技能
大数据技术体系庞大，包括的知识较多
1、学习大数据首先要学习Java基础
Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop，
2、学习大数据必须学习大数据核心知识
Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。
3、学习大数据需要具备的能力
数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
4、学习大数据可以应用的领域
大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛。
㈦ Spark广播变量broadcast可否在任务执行前主动发送到各个节点
共享变量
通常情况下，当向Spark操作(如map,rece)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供了两种有限类型的共享变量，广播变量和累加器。
广播变量
广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。
Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存，在运行任务之前被反序列化出来。这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据，或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候，显式地创建广播变量才有用。
通过在一个变量v上调用SparkContext.broadcast(v)可以创建广播变量。广播变量是围绕着v的封装，可以通过value方法访问这个变量。举例如下：
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)
在创建了广播变量之后，在集群上的所有函数中应该使用它来替代使用v.这样v就不会不止一次地在节点之间传输了。另外，为了确保所有的节点获得相同的变量，对象v在被广播之后就不应该再修改。
㈧ spark的task获取广播变量的方式有几种
共享变量 通常情况下，当向Spark操作(如map,rece)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持...
㈨ spark 广播变量的方式有哪些
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 大数据培训到底是培训什么
一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统
二、数据开发:
1、数据分析与挖掘
一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。
大数据培训一般是指大数据开发培训。
大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、大数据开发
数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；
课程学习一共分为六个阶段：
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