აკუმულატორები არის ცვლადები, რომლებსაც მხოლოდ ასოციაციური ოპერაციით „ემატება“და, შესაბამისად, მათი ეფექტურად მხარდაჭერა შესაძლებელია პარალელურად. მათი გამოყენება შესაძლებელია მრიცხველების(როგორც MapReduce-ში) ან ჯამების განსახორციელებლად. Spark ბუნებრივად მხარს უჭერს რიცხვითი ტიპების აკუმულატორებს და პროგრამისტებს შეუძლიათ ახალი ტიპების მხარდაჭერა.
რატომ ვიყენებთ აკუმულატორს?
ჰიდრავლიკური აკუმულატორები გამოიყენება ინდუსტრიის მრავალფეროვნებაში ენერგიის შესანახად; წნევის შენარჩუნება; შეასუსტოს ვიბრაცია, პულსაცია და დარტყმა; და უფრო მეტი. ენერგიის შენახვა – აკუმულატორებს შეუძლიათ მიიღონ, შეინახონ და გამოუშვან ენერგია წნევით სითხის სახით, რათა გააუმჯობესონ თქვენი ჰიდრავლიკური სისტემის ეფექტურობა.
რა განსხვავებაა მაუწყებლობასა და აკუმულატორს შორის Spark-ში?
სამაუწყებლო ცვლადსა და აკუმულატორს შორის მთავარი განსხვავებაა , რომ სანამ სამაუწყებლო ცვლადი არის მხოლოდ წაკითხვადი, აკუმულატორი შეიძლება დაემატოს. … თითოეულ მუშა კვანძს შეუძლია მხოლოდ წვდომა და დაამატოს თავისი ადგილობრივი აკუმულატორის მნიშვნელობა და მხოლოდ დრაივერის პროგრამას შეუძლია გლობალურ მნიშვნელობაზე წვდომა.
როგორ მუშაობს Spark აკუმულატორი?
აკუმულატორები არის ცვლადები, რომლებიც გამოიყენება ინფორმაციის აგრეგაციისთვის შემსრულებლებზე. მაგალითად, ეს ინფორმაცია შეიძლება ეხებოდეს მონაცემებს ან API დიაგნოზს, როგორიცაა რამდენი ჩანაწერი დაზიანებულია ან რამდენჯერ გამოიძახეს კონკრეტული ბიბლიოთეკის API.
რატომ არ უნდა გამოიყენოს აკუმულატორი ცვლადი Spark-ში მუშაკმა ტრანსფორმაციის ოპერაციებისთვის?
აკუმულატორი მოგცემთ არასწორ გამომავალს. თუ დავალება ნელა მიმდინარეობს, მაშინ Spark-ს შეუძლია ამ ამოცანის სპეკულაციური ასლის გაშვება სხვა კვანძზე. ვერდიქტი: არ არის დამუშავებული. აკუმულატორი გამოსცემს არასწორ გამომავალს.
