什么spark的共享变量
时间: 2023-11-22 19:48:00 浏览: 37
Spark提供了两种共享变量:广播变量和累加器。
广播变量是将一个只读变量缓存到每个节点上,以便在任务执行期间使用。这样可以避免在每个任务中都需要独立地拷贝变量的开销,从而提高了性能。
累加器是一种只能被“增加”的变量,用于在分布式计算中进行计数或求和等操作。它们可以在多个任务中并行使用,并且Spark会确保它们的值最终会被正确地合并。
以下是两种共享变量的使用示例:
1. 广播变量
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Broadcast app")
broadcastVar = sc.broadcast([1, 2, 3]) # 广播一个只读变量
def my_func(x):
# 使用广播变量
return x + broadcastVar.value[0]
rdd = sc.parallelize([10, 20, 30])
result = rdd.map(my_func).collect()
print(result) # 输出 [11, 21, 31]
```
2. 累加器
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Accumulator app")
accum = sc.accumulator(0) # 创建一个累加器
def my_func(x):
# 使用累加器
global accum
accum += x
return x
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
result = rdd.map(my_func).collect()
print(result) # 输出 [1,2, 3, 4]
print(accum.value) # 输出 10
```