Spark2中的累加器使用与自定义实现解析

Spark2中的累加器是一种分布式变量机制，类似于MapReduce的并行操作，用于在计算过程中累积各个节点的局部变化，并最终在Driver端聚合。它在调试时非常有用，可以用来统计作业执行过程中的事件次数。 Spark内置了Long和Double类型的累加器，可以直接使用。例如，在以下代码示例中，我们创建了一个名为“testAccumulate”的LongAccumulator，用于在过滤出RDD中偶数的同时计数奇数。在RDD中，我们遍历元素，如果元素是奇数，则向累加器添加2L，并返回false，这样该元素不会被包含在reduce操作中；如果是偶数，则返回true，保留该元素。最后，我们打印出过滤后的元素总和，以及累加器中记录的奇数个数和累加值。 ```scala def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkSession = SparkSession .builder() .appName("MyAccumulate") .master("local[2]") .getOrCreate() val sc = sparkSession.sparkContext val oddAccumulate = sc.longAccumulator("testAccumulate") val rdd = sc.parallelize(1 to 10) val sum = rdd .filter(x => { if (x % 2 != 0) { oddAccumulate.add(2L) false } else { true } }) .reduce(_ + _) println(s"sum=$sum") println(s"oddAccumulate.count=${oddAccumulate.count}") println(s"oddAccumulate.value=${oddAccumulate.value}") sc.stop() } ``` Spark2提供了三种累加器：CollectionAccumulator、LongAccumulator和DoubleAccumulator。其中，LongAccumulator和DoubleAccumulator都维护了 `_sum` 和 `_count` 两个内部变量，分别用于存储累加的总值和操作次数。`add` 方法会根据传入的值类型更新这两个变量。 需要注意的是，累加器只能在任务的执行阶段被任务内部修改，而不能在Driver端直接修改。这意味着在Driver端调用累加器的`add`方法不会有任何效果，只有Executor中的任务才能更新累加器的值。此外，累加器的值只能在作业完成时通过Driver端获取，而不能在任务执行过程中获取，这保证了数据的正确性。 在实际使用中，还需要注意以下几点： 1. **广播变量与累加器的区别**：广播变量允许你将一个只读变量广播到集群的所有Executor，而累加器则用于聚合操作。两者不能互相替代。 2. **累加器的线程安全**：Spark中的累加器是线程安全的，可以在同一个任务的多个线程间共享。 3. **容错性**：如果任务失败并重新调度，累加器的值不会丢失，因为每个任务都会重新执行所有累加操作。 4. **累加器的局限性**：累加器不适用于所有类型的数据聚合，例如，如果你想合并两个RDD，应该使用`reduceByKey`或`groupByKey`等操作，而不是累加器。 5. **跨应用生命周期**：累加器的值只在当前Spark应用的生命周期内有效。如果你重启应用，累加器的值会被重置。 Spark2中的累加器是优化分布式计算过程中的调试和统计工具，通过正确理解和使用累加器，可以有效地监控和优化Spark应用程序的性能。在实际项目中，根据需求选择合适的累加器类型，并注意其使用限制，可以更好地实现数据的分布式处理。