Accumulators হল ভেরিয়েবল যেগুলি শুধুমাত্র একটি সহযোগী ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে "সংযোজিত" হয় এবং তাই সমান্তরালে দক্ষতার সাথে সমর্থিত হতে পারে। এগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে কাউন্টারগুলি বাস্তবায়ন করতে(MapReduce হিসাবে) বা যোগফল। স্পার্ক স্থানীয়ভাবে সাংখ্যিক প্রকারের সঞ্চয়কারীদের সমর্থন করে এবং প্রোগ্রামাররা নতুন ধরনের জন্য সমর্থন যোগ করতে পারে।
আমরা কেন অ্যাকিউমুলেটর ব্যবহার করছি?
হাইড্রোলিক অ্যাকুমুলেটরগুলি শক্তি সঞ্চয় করার জন্য বিভিন্ন ধরণের শিল্পে ব্যবহৃত হয়; চাপ বজায় রাখা; কম্পন, স্পন্দন এবং ঝাঁকুনিকে স্যাঁতসেঁতে করা; এবং আরো অনেক কিছু. শক্তি সঞ্চয়স্থান - সঞ্চয়কারীরা আপনার হাইড্রোলিক সিস্টেমের দক্ষতা উন্নত করতে চাপযুক্ত তরল আকারে শক্তি গ্রহণ করতে, সঞ্চয় করতে এবং ছেড়ে দিতে পারে৷
Spark এ সম্প্রচার এবং সঞ্চয়কারীর মধ্যে পার্থক্য কী?
একটি ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবল এবং একটি অ্যাকিউমুলেটরের মধ্যে মূল পার্থক্য হল যেটা যখন ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবল শুধুমাত্র পঠনযোগ্য হয়, সঞ্চয়কারী যোগ করা যেতে পারে। … প্রতিটি কর্মী নোড শুধুমাত্র তার নিজস্ব স্থানীয় সঞ্চয়কারী মান অ্যাক্সেস করতে এবং যোগ করতে পারে, এবং শুধুমাত্র ড্রাইভার প্রোগ্রাম বিশ্বব্যাপী মান অ্যাক্সেস করতে পারে।
কিভাবে স্পার্ক অ্যাকিউমুলেটর কাজ করে?
Accumulators হল ভেরিয়েবল যা নির্বাহক জুড়ে তথ্য একত্রিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, এই তথ্যটি ডেটা বা API নির্ণয়ের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে যেমন কতগুলি রেকর্ড দূষিত হয়েছে বা কতবার একটি নির্দিষ্ট লাইব্রেরি API কল করা হয়েছিল৷
কেন স্পার্কের সঞ্চয়কারী ভেরিয়েবল রূপান্তর ক্রিয়াকলাপের জন্য কর্মীর দ্বারা ব্যবহার করা উচিত নয়?
Accumulator ভুল আউটপুট দেবে। যদি একটি কাজ ধীর গতিতে চলছে, স্পার্ক অন্য নোডে সেই কাজের একটি অনুমানমূলক অনুলিপি চালু করতে পারে। রায়: পরিচালনা করা হয়নি। অ্যাকিউমুলেটর ভুল আউটপুট দেবে।
