9、共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)

一、共享变量

1、共享变量工作原理

Spark一个非常重要的特性就是共享变量。

默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想
要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。

Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast Variable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝
一份，更大的用处是优化性能，减少网络传输以及内存消耗。Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。

2、Broadcast Variable

Spark提供的Broadcast Variable，是只读的。并且在每个节点上只会有一份副本，而不会为每个task都拷贝一份副本。因此其最大作用，就是减少变量到各个节点的网络传
输消耗，以及在各个节点上的内存消耗。此外，spark自己内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。

可以通过调用SparkContext的broadcast()方法，来针对某个变量创建广播变量。然后在算子的函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本了。每个节点可以使
用广播变量的value()方法获取值。记住，广播变量，是只读的。




------java实现------

package cn.spark.study.core;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;

/**
 * 广播变量
 * @author bcqf
 *
 */

public class BroadcastVariable {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("BroadcastVariable").setMaster("local");
        
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        

        // 在java中，创建共享变量，就是调用SparkContext的broadcast()方法
        // 获取的返回结果是Broadcast<T>类型
        final int factor = 3;
        final Broadcast<Integer> factorBroadcast = sc.broadcast(factor);
        
        List<Integer> numberList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
        
        JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
        
        //让集合中的每个数字，都乘以外部定义的那个factor
        JavaRDD<Integer> multipleNumbers = numbers.map(new Function<Integer, Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Integer call(Integer v1) throws Exception {
                // 使用共享变量时，调用其value()方法，即可获取其内部封装的值
                int factor = factorBroadcast.value();
                return v1 * factor;
            }
        });
        
        multipleNumbers.foreach(new VoidFunction<Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public void call(Integer t) throws Exception {
                System.out.println(t);
            }
        });
        
        sc.close();
    }
}


//结果

3
6
9
12
15

--------scala实现--------

package cn.spark.study.core

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object BroadcastVariable {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("BroadcastVariable").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val factor = 3;
    val factorBroadcast = sc.broadcast(factor)
    
    val numberArray = Array(1,2,3,4,5)
    val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)
    
    val multipleNumbers = numbers.map { num => num * factorBroadcast.value}
    multipleNumbers.foreach { num => println(num)}
  }
}

3、Accumulator

Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能。但是确给我们提供了多个task对一个变量并行操作的功能。
但是task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有Driver程序可以读取Accumulator的值。




------java实现-------

package cn.spark.study.core;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.Accumulator;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

public class AccumulatorVariable {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Accumulator").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        

        // 创建Accumulator变量
        // 需要调用SparkContext的accumulator()方法
        final Accumulator<Integer> sum = sc.accumulator(0);
        
        List<Integer> numberList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
        JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
        
        numbers.foreach(new VoidFunction<Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public void call(Integer t) throws Exception {
                // 然后在函数内部，就可以对Accumulator变量，调用add()方法，累加值
                sum.add(t);
            }
        });
        
        // 在driver程序中，可以调用Accumulator的value()方法，获取其值
        System.out.println(sum.value());
        
        sc.close();
    }

}



//结果
15





--------scala实现---------

package cn.spark.study.core

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object AccumulatorVariable {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("AccumulatorVariable").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val sum = sc.accumulator(0)
    
    val numberArray = Array(1,2,3,4,5)
    val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)
    numbers.foreach {num => sum += num }
    
    println(sum)
  }
}