本博客系列是学习并发编程过程中的记录总结。由于文章比较多，写的时间也比较散，所以我整理了个目录贴（传送门），方便查阅。 "并发编程系列博客传送门" 原子类型累加器 是 JDK1.8 引进的并发新技术，它可以看做 AtomicLong 和 AtomicDouble 的部分加强类型。 原子类型累加器 有 ...

目录0. 相关文章链接1. Flink中的累加器概述2. 编码步骤3. 代码演示0. 相关文章链接1. Flink中的累加器概述        Flink中的累加器，与Mapreduce counter的应用场景类似，可以很好地观察task在运行期间的数据变化，如在Flink job任务中的算子函数...

版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。版权声明：禁止转载，欢迎学习。QQ邮箱地址：[email protected]，如有任何问题，可随时联系。1 累加器应用场景Ac...

Accumulators(累加器)是非常简单的，通过一个add操作累加最终的结果，在job执行后可以获取最终结果 最简单的累加器是counter(计数器)：你可以通过Accumulato

package com.atguigu.sparkimport org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}i...

具体代码和步骤如下def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf并设置App名称 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("name"...

第一种写法:object Scala3_ACC { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("acc...

package utilimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.util.AccumulatorV2import scala.collection.mutableclass MyAccumula...