为什么我的spark累加器一直为0

累加器值未累加；输入信号不稳定性。累加器值未累加：在Spark中，RDD是惰性计算的，如果没有遇到action算子，计算并不会真正开始。这可能导致累加器值未真正累加，从而产生不稳定的结果。输入信号不稳定性：如果累加器的输入信号存在不稳定性，例如噪声、干扰等，这可能会导致累加器输出不稳定。

Spark应用最终是要在集群中运行的，许多问题在单一的本地环境中无法暴露出来，有时候经常会遇到本地运行结果和集群运行结果不一致的问题，这就要求开 发的时候多使用函数式编程风格，尽量使的写的函数都为纯函数。纯函数的好处是：无状态,线程安全,不需要线程同步，应用程序或者运行环境 (Runtime)可以对...

因为我们的计算是分布式计算，这个函数是将累加器进行合并的。 例如第一个节点遍历1和2, 返回的是 (3, 2) ，第二个节点遍历3和4, 返回的是 (7, 2) ，那么将它们合并的话就是 3 + 7, 2 + 2 ，用程序写就是 最后程序是这样的：m 就是所要求的均值。

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。———版权声明：本文为CSDN博主「gdgylpc」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文...

SparkContext是用户通往Spark集群唯一入口，可以用来创建RDD、累加器和广播变量。SparkContext是整个Spark应用程序核心，除了资源调度，负责初始化Spark应用程序所需的核心组件，包括高层调度器（DAGScheduler）、底层调度器（TaskScheduler）和调度器的通信终端（SchedulerBackend），同时负责Spark程序向ClusterManager的...

SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。SparkContext是Spark应用程序的入口点，它代表了与Spark集群的连接，并用于创建RDD、累加器、广播变量等。SparkContext可以从多种不同的输入源中读取数据，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、...

SparkContext是spark功能的主要入口点。SparkContext是Spark功能的主要入口，它代表了与Spark集群的连接，可以用于在集群上创建RDD、累加器、广播变量等。在Spark应用程序中，每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前SparkContext。在SparkContext的...

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...

的进度lethashProgress=0returnnewPromise(resolve=>{constspark=newSparkMD5.ArrayBuffer();letcount=0;constloadNext=(index:number)=>{constreader=newFileReader();reader.readAsArrayBuffer(chunks[index].file);reader.onload=e=>{//累加器不能依赖index,count++;//增量计算md5spark.append(e.target?.resultas...

这么说吧：spark中的一个application是由多个stages组成，一个stage又有多个tasks组成。那么tasks执行先后可以组成一张有向无环图（也就是我们常说的DAG），这个DAG的组织就是在driver端做的。driver端会根据宽依赖，窄依赖划分stage，根据依赖关系，能并行处理的则尽量并行处理，这样生成的dag深度则没那么...