【SparkCore篇08】RDD累加器和广播变量1

Spark中的累加器（Accumulator）是一种特殊类型的变量，设计用于在分布式计算环境中聚合信息。在Spark中，累加器允许你在多个任务之间安全地累加数据，而无需担心并发冲突。通常，当你需要在map或其他转换操作中使用一个变量，并希望在所有任务完成后汇总结果时，累加器非常有用。 累加器的工作原理是，它在驱动器程序（driver program）中初始化，然后在执行器（executor）的任务中被更新。每个任务都可以向累加器添加值，但只能在其本地副本上进行操作。当行动操作（action operation）触发任务提交结果回驱动器时，Spark会合并所有任务对累加器的修改，从而确保最终结果是全局一致的。 例如，在给定的描述中，我们看到一个例子，计算日志文件中的空行数。创建了一个初始值为0的累加器`blanklines`，然后在flatMap操作中检查每行是否为空，如果是空行，就将累加器的值加1。在最后的count行动操作之后，我们可以在驱动器程序中通过`blanklines.value`获取到累加器的最终值，即文件中的空行总数。 需要注意的是，累加器在任务内部是不可见的，这意味着你不能在任务的范围内直接打印累加器的值，因为每个任务都有自己的累加器副本，而这些副本之间的变化不会相互影响。只有在行动操作触发后，累加器的最终状态才会暴露给驱动器。 Spark默认提供了一种累加器类型，但如果你想实现自定义的累加器，例如支持更复杂的聚合操作，你可以继承`AccumulatorV2`类。在2.0版本之后，`AccumulatorV2`提供了更好的抽象，使得实现自定义累加器更加方便。你需要实现几个关键方法，如`isZero`、`copy`、`reset`、`add`、`merge`和`value`，以确保累加器的行为正确无误。 累加器是Spark中一个强大的工具，它简化了在分布式计算中进行聚合操作的过程。不过，由于累加器仅在行动操作后更新，所以在转化操作中多次使用累加器可能会导致预期之外的结果。因此，最佳实践是在foreach等行动操作中使用累加器，以确保数据的准确聚合。