一、简介
通常情况下,当1个function传递到1个spark operation(例如:map、reduce)时,这个function是在远程的集群node上被执行的。这些变量会被复制到每一台机器,在远程机器上不会更新这些变量,然后又传送回driver program。跨tasks共享读写变量的支持,通常是低效率的。然而,spark提供了2种通用的共享变量模式:广播变量和累加器。通常情况下,当1个function传递到1个spark opera
一、简介
通常情况下,当1个function传递到1个spark operation(例如:map、reduce)时,这个function是在远程的集群node上被执行的。这些变量会被复制到每一台机器,在远程机器上不会更新这些变量,然后又传送回driver program。跨tasks共享读写变量的支持,通常是低效率的。然而,spark提供了2种通用的共享变量模式:广播变量和累加器。通常情况下,当1个function传递到1个spark opera