Spark学习笔记共享变量与持久化解析

这是一个学习 Apache Spark 的共享资源库。最初由 [Feng2017] 在 Github 上发布，主要包含作者在 IMA 数据科学奖学金期间的自学笔记。 该资源库力求使用详细的演示代码和示例来演示如何使用每个主要功能。 这些教程假设读者具备编程和 Linux 的基础知识，并以简单易懂的教程和详细示例的形式分享 PySpark 编程知识。

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什么叫做重编译问题什么叫做重编译？下面这个语句每执行一次就需要在SHARE POOL硬解析一次，一百万用户就是一百万次，消耗CPU和内存，如果业务量大，很可能导致宕库……如果绑定变量，则只需要硬解析一次，重复调用即可select * from dConMsg where contract_no = 32013484095139

Spark累加器和广播变量 Spark是一个基于内存的分布式计算框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。Spark中的数据结构主要有三种：RDD、累加器和广播变量。将对这三种数据结构进行详细介绍。 一、RDD（Resilient Distributed Datasets） RDD是Spark中的基本数据结构，表示一个可以被分区、并行处理的数据集。RDD的主要特点包括：- 分布式：可以被分区到多个节点上，实现并行处理；- 只读：RDD是只读的，不能被修改；- 惰性计算：RDD的计算是惰性的，直到需要时才进行计算。 在Spark中，RDD可以通过多种方式创建，例如从文件中读取、从数据库中读取或从其他RDD转换而来。RDD还支持多种操作，例如map、filter、reduce等。 二、累加器（Accumulator） 累加器是一种分布式共享变量，可以在线程之间共享和累加数据。累加器的主要特点是：- 分布式：累加器可以被分区到多个节点上，实现并行处理；- 只写：累加器只能被写入，不能被读取。 在Spark中，累加器可以通过longAccumulator方法创建，例如： val accumulator: LongAccumulator = sc.longAccumulator 累加器适合实现聚合操作，例如求和、计数等。 三、广播变量（Broadcast Variable） 广播变量是一种分布式只读共享变量，可以在线程之间共享和读取数据。广播变量的主要特点是：- 分布式：广播变量可以被分区到多个节点上，实现并行处理；- 只读：广播变量只能被读取，不能被写入。 在Spark中，广播变量可以通过broadcast方法创建，例如： val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3)) 广播变量适用于数据共享和同步场景。 四、使用累加器实现聚合操作 在Spark中，累加器可以用来实现聚合操作，例如求和、计数等。下面是一个使用累加器实现聚合操作的示例代码： val accumulator: LongAccumulator = sc.longAccumulator dataRDD.foreach { i => accumulator.add(i) } println(\"sum=\" + accumulator.value)

详细介绍了Python编程中变量定义及控制台输出的方法，以及自定义函数的编写方式。此外，还探讨了如何调用外部函数和类，文件操作、网络编程、数据库交互以及第三方库的使用。文章分享了多种编程实例，帮助读者快速掌握Python编程的基础和高级应用。

随着数据库技术的进步，绑定变量和共享游标在ORACLE中的应用显得尤为重要。这些技术不仅能提升SQL查询的效率，还能有效减少系统资源的占用。

Spark提供多种RDD持久化级别，用于在CPU和内存消耗之间进行权衡。建议优先考虑MEMORY_ONLY，若数据量过大则选择MEMORY_ONLY_SER进行序列化存储。另外，可选带有_2后缀的备份策略以实现快速失败恢复，避免重新计算。尽量避免使用DISK相关策略，因为从磁盘读取数据的性能不如重新计算。

Matlab开发中的共享变量允许创建别名或作为传递引用参数的方法。

特殊变量(预定义变量)在MATLAB工作空间中，驻留了一些由系统本身定义的变量。这些预定义变量具有特定的含义。在使用时，建议尽量避免对这些变量重新赋值，以防止潜在的代码冲突或意外行为。