Spark之自定义累加器

最新推荐文章于 2025-05-29 08:00:00 发布

qq_43193797

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分类专栏： spark

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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运行过程中收集一些文本类信息，最终以Set[String]的形式返回。

class CustomerAccu extends AccumulatorV2[Int, Int] {

  //定义一个属性
  var sum: Int = 0

  //判断是否为空
  override def isZero: Boolean = sum == 0

  //复制一个累加器
  override def copy(): AccumulatorV2[Int, Int] = {

    val accu = new CustomerAccu

    accu.sum = this.sum

    accu
  }

  //重置累计器
  override def reset(): Unit = sum = 0

  //累加值，在executor端执行的操作，用户调用
  override def add(v: Int): Unit = sum += v

  //合并结果，在Driver端进行合并
  override def merge(other: AccumulatorV2[Int, Int]): Unit = {

    this.sum += other.value

  }

  //对外暴露方法，得到返回值结果，用户调用
  override def value: Int = sum
}

============

测试

object TestCustomerAccu {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("TestHBase")

    //2.创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //3.定义一个变量
    var accu = new CustomerAccu

    //注册自定义累加器
    sc.register(accu, "sum")

    //4.创建一个RDD
    val numRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4), 2)

    numRDD.map(x => {

      accu.add(x)

      x
    }).collect()

    //打印自定义累加器的值
    println(accu.value)

    sc.stop()

  }

}
运行结果：