由于spark是分布式的计算，所以使得每个task间不存在共享的变量，而为了实现共享变量spark实现了两种类型 - 累加器与广播变量，
对于其概念与理解可以参考：共享变量(广播变量和累加器)。可能需要注意：Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法
因此，我们便可以利用累加器与广播变量来构造一些比较常用的关系，以Map的形式广播出去，提高效率。
如下通过累加器构造了一个DF数据间
的映射关系，
defgetMap(spark:SparkSession,data:DataFrame){
//通过collectionAccumulator构造Map关系
valmyAccumulator=spark.sparkContext.collectionAccumulator[(String,Long)]
data.foreach(
row=>{
valname=row.getAs[String]("name")
valage=row.getAs[Long]("age")
myAccumulator.add(name,age)
}
)
valaiterator:util.Iterator[(String,Long)]=myAccumulator.value.iterator()
varnewMap:Map[String,Long]=Map()
while(aiterator.hasNext){
vala=aiterator.next()
valkey=a._1
valvalue=a._2
if(!newMap.contains(key)){
newMap+=(key->value)
}
else{
valoldvalue=newMap(key)
newMap+=(key->(oldvalue+value))
}
}
}