5.1 累加器
累加器用来对信息进行聚合，通常在向Spark传递函数时，比如使用map()函数或者用filter()传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果
针对一个输入的日志文件，如果我们想计算文件中所有空行的数量，我们可以编写以下程序：
scala> val notice = sc.textFile("./NOTICE")
notice: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ./NOTICE
MapPartitionsRDD[40] at textFile at <console>:32
scala> val blanklines = sc.accumulator(0)
warning: there were two deprecation warnings; re-run with -deprecation for details
blanklines: org.apache.spark.Accumulator[Int] = 0
scala> val tmp = notice.flatMap(line => {
| if (line == "") {
| blanklines += 1
| }
| line.split(" ")
| })
tmp: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[41] at flatMap at <console>:36
scala> tmp.count()
res31: Long = 3213
scala> blanklines.value
res32: Int = 171
累加器的用法如下所示：
通过在驱动器中调用SparkContext.accumulator(initialValue)方法，创建出存有初始值的累加器。返回值为org.apache.spark.Accumulator[T]对象，其中T是初始值initialValue的类型
Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法(在Java中是add)增加累加器的值
驱动器程序可以调用累加器的value属性(在Java中使用value()或setValue)来访问累加器的值
注意：工作节点上的任务不能访问累加器的值。从这些任务的角度来看，累加器是一个只写变量
对于要在行动操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。因此，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，我们必须把它放在foreach()这样的行动操作中。转化操作中累加器可能会发生不止一次更新
5.2 自定义累加器
自定义累加器类型的功能在1.X版本中就已经提供了，但是使用起来比较麻烦，在2.0版本之后，累加器的易用性有了较大的改进，而且官方还提供了一个新的抽象类：AccumulatorV2来提供更加友好的自定义类型累加器的实现方式。实现自定义类型累加器需要继承AccumulatorV2并至少覆写下例中出现的方法，下面这个累加器可以用于在程序中收集一些文本类信息，最终以Set[String]的形式返回
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.JavaConversions._ class LogAccumulator extends org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]] {
private val _logArray: java.util.Set[String] = new java.util.HashSet[String]() override def isZero: Boolean = {
_logArray.isEmpty
} override def reset(): Unit = {
_logArray.clear()
} override def add(v: String): Unit = {
_logArray.add(v)
} override def merge(other: org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]]): Unit = {
other match {
case o: LogAccumulator => _logArray.addAll(o.value)
}
} override def value: java.util.Set[String] = {
java.util.Collections.unmodifiableSet(_logArray)
} override def copy(): org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]] = {
val newAcc = new LogAccumulator()
_logArray.synchronized {
newAcc._logArray.addAll(_logArray)
}
newAcc
}
} // 过滤掉带字母的
object LogAccumulator { def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("LogAccumulator")
val sc = new SparkContext(conf) val accum = new LogAccumulator
sc.register(accum, "logAccum")
val sum = sc.parallelize(Array("1", "2a", "3", "4b", "5", "6", "7cd", "8",
"9"), 2).filter(line => {
val pattern = """^-?(\d+)"""
val flag = line.matches(pattern)
if (!flag) {
accum.add(line)
}
flag
}).map(_.toInt).reduce(_ + _) println("sum: " + sum)
for (v <- accum.value) print(v + "")
println()
sc.stop()
}
}
5.3 广播变量
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以提供一个或多个Spark操作使用，比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手
传统方式下，Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便，但也很低效。原因有二：首先，默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的；其次，事实上我们可能会在多个并行操作中使用同一个变量，但是Spark会为每个任务分别发送
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3)) broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(35) scala> broadcastVar.value res33: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
使用广播变量的过程如下：
1) 通过对一个类型T的对象调用SparkContext.broadcast创建出一个Broadcast[T]对象。任何可序列化的类型都可以这么实现
2) 通过value属性访问该对象的值(在Java中为value()方法)
3) 变量只会被发到各个节点一次，应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)