Acumuladores no PySpark: O que são e como usá-los?¶
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No mundo do PySpark, os acumuladores fazem exatamente isso: ajudam a contar e somar valores sem causar caos no cluster!
🎯 O que são acumuladores?¶
- São variáveis especiais que só podem ser incrementadas pelos trabalhadores (workers) e lidas - pelo nó principal (driver).
- Perfeitos para agregar métricas, rastrear estatísticas globais e monitorar processos sem - sobrecarregar o Spark.
- Como PySpark trabalha em ambiente distribuído, os acumuladores garantem que informações - essenciais sejam coletadas sem criar um pandemônio na rede!
Como usar o Acumulador no Pyspark.¶
Você pode definir um acumulador no PySpark usando o método accumulator disponível no SparkContext.
Por que isso é útil?¶
- Monitoramento de jobs – Descubrir quantos registros foram processados sem criar gargalos.
- Contagem de erros – Conte exceções sem precisar embaralhar (shuffle) os dados.
- Métricas de desempenho – Meça estatísticas globais sem prejudicar a performance do cluster.
É importante notar que dentro de transformações como map e filter, que retornam um novo RDD, o valor do acumulador será contado para cada registro do novo RDD. Assim é muito comum o uso de acumuladores dentro de ações como o foreach.
Exemplo abaixo:
Acumuladores Embutidos:¶
O Spark fornece vários tipos de acumuladores embutidos: - Long Accumulator: Usado para agregar valores de tipo Longo. - Dobro Accumulator: Usado para agregar valores de tipo duplo. - Coleção Accumulator: Acumula elementos em uma coleção no nó do driver. - Esses acumuladores são projetados especificamente para lidar com seus respectivos tipos de - dados (Longo, Duplo ou Coleção) e são otimizados para desempenho no ambiente distribuído.
Resumindo¶
- Acumuladores são úteis para depuração e monitoramento de trabalhos do Spark.
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_texto original publicado em medium.com