Կուտակիչները փոփոխականներ են, որոնք «ավելացվում» են միայն ասոցիատիվ գործողության միջոցով և, հետևաբար, կարող են արդյունավետ կերպով օժանդակվել զուգահեռաբար: Դրանք կարող են օգտագործվել հաշվիչներ (ինչպես MapReduce-ում) կամ գումարներ իրականացնելու համար: Spark-ն աջակցում է թվային տիպերի կուտակիչներին, իսկ ծրագրավորողները կարող են աջակցություն ավելացնել նոր տեսակների համար:
Ինչու ենք մենք օգտագործում կուտակիչ:
Հիդրավլիկ կուտակիչները օգտագործվում են արդյունաբերության լայն տեսականիում՝ էներգիա պահելու համար; պահպանել ճնշումը; թուլացնել թրթռումները, պուլսացիաները և ցնցումները; և շատ ավելին: Էներգիայի պահեստավորում – կուտակիչները կարող են ընդունել, պահել և թողարկել էներգիա ճնշված հեղուկի տեսքով՝ բարելավելու ձեր հիդրավլիկ համակարգի արդյունավետությունը:
Ո՞րն է տարբերությունը Spark-ում հեռարձակման և կուտակիչի միջև:
Հեռարձակման փոփոխականի և կուտակիչի միջև հիմնական տարբերությունը է, որ եթե հեռարձակման փոփոխականը միայն կարդալու համար է, կուտակիչը կարող է ավելացվել: … Յուրաքանչյուր աշխատող հանգույց կարող է մուտք գործել և ավելացնել իր սեփական տեղական կուտակիչի արժեքը, և միայն վարորդական ծրագիրը կարող է մուտք գործել գլոբալ արժեքը:
Ինչպե՞ս է աշխատում Spark կուտակիչը:
Կուտակիչները փոփոխականներ են, որոնք օգտագործվում են կատարողների միջև տեղեկատվության համախմբման համար: Օրինակ, այս տեղեկատվությունը կարող է վերաբերել տվյալների կամ API ախտորոշմանը, օրինակ՝ քանի գրառում է վնասված կամ քանի անգամ է կանչվել գրադարանի որոշակի API:
Ինչու՞ Spark-ում կուտակիչ փոփոխականը չպետք է օգտագործվի աշխատողի կողմից փոխակերպման գործողությունների համար:
Կուտակիչը սխալ արդյունք կտա: Եթե առաջադրանքը դանդաղ է աշխատում, ապա Spark-ը կարող է գործարկել այդ առաջադրանքի սպեկուլյատիվ պատճենը մեկ այլ հանգույցի վրա: Դատավճիռ. Չի կարգավորվել: Կուտակիչը սխալ արդյունք կտա:
