Spark累加器与广播变量

本文介绍了Spark中的累加器和广播变量。累加器用于在集群中聚合信息,如计数,而广播变量则用于高效分发大对象到各个节点。文章通过实例解释了累加器在闭包中的工作原理,并提醒在集群模式下避免使用非累加器的变量进行累加操作。广播变量则解决了大量副本变量在网络IO上的压力,每个Executor的所有Task共享一个副本。

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Spark 累加器与广播变量

一、简介

在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable):

  • 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景;
  • 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象。

二、累加器

这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期:

var counter = 0
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5
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