在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。通常跨任务的读写变量是低效的，但是，Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量：广播变量（broadcast variable）和累加器（accumulator）
一. 广播变量
分布式共享只读变量
使用广播变量前
使用广播变量后
- 广播变量是将变量复制到每一台机器上而不是普通变量那样复制到每个task上，从图二可以看出变量先是从远程的driver上复制到一台机器上，然后这台机器的task就从这台机器上获取变量，不需要再从远程节点上获取，减少了IO，加快了速率。广播变量只能读取，并不能修改。经典应用是大表与小表的join中通过广播变量小表来实现以brodcast join 取代reduce join
- 广播是driver进行的操作，必须是有结果的变量，故不可能直接广播RDD，常常的是将通过collectAsMap算子将需要广播的RDD转换成Map集合然后广播出去
- 变量一旦被定义为一个广播变量，那么这个变量只能读，不能修改
使用
sc.broadcast 方法包装变量
bc.value 去除值
/**
* 广播变量
*/
def broadcast_test: Unit = {
val list = List(1, 2, 3, 4)
val rdd = sc.makeRDD(list, 2)
val list1 = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
//使用广播变量将list2包装起来
val bc: Broadcast[List[Int]] = sc.broadcast(list)
//使用.value方法去除广播变量中的值
rdd.filter(x => bc.value.contains(list))
}
注意
① 能不能将一个RDD使用广播变量广播出去？不能 ，因为RDD是不存数据的。可以将RDD的结果广播出去。
② 广播变量不能被修改，必须是只读
二. 累加器
分布式只写变量
累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用Driver中定义的变量，但是集群中运行的每个task任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。
使用
1）基本类型
//1.创建一个累加器
acc : LongAccumulator = sc.longAccumulator("累加器名")
//2.在rdd中使用累加器进行累加
acc.add("值")
2）自定义类型
//TODO 创建一个累加器
val accumulator: WordCountAccumulator = new WordCountAccumulator
//TODO 注册累加器
sc.register(accumulator)
//调用add方法累加数据
rdd.foreach(x=>accumulator.add(x))
使用累加器前
val rdd = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 12, 43, 2), 4)
var sum = 0
rdd.foreach(sum += _)
print(sum)
//sum输出为0
使用累加器后
/**
* 累加器
*/
@Test
def accumulator {
val rdd = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 12, 43, 2), 2)
//创建一个累加器
val acc: LongAccumulator = sc.longAccumulator("sum")
//rdd计算中使用累加器进行累加
rdd.foreach(acc.add(_))
print(acc.value)
}
使用场景
模拟 counter(计数器) 或 执行sum（累加求和）, 避免了Shuffle。
Spark默认只提供数值类型(整数，浮点)的累加器
自定义累加器
需求：实现WordCount案例
①自定义一个累加器类
//0.继承AccumulatorV2[IN,OUT]：声明两个泛型，IN：需要累加的数据类型。OUT：累加器返回的数据类型
class WordCountAccumulator() extends AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]] {
//1.用Map接收数据, 返回结果
private val result: mutable.Map[String, Int] = new mutable.HashMap[String, Int]()
//2.判断当前累加器是否为初始化状态
override def isZero: Boolean = result.isEmpty
//3.复制累加器对象
override def copy(): AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]] = new WordCountAccumulator
//4.重置累加器
override def reset(): Unit = result.clear()
//5.往累加器中累加数据
override def add(v: String): Unit = {
//将单词v添加进map集合，若不存在key为v的数据，value就设为0，然后加1；若已经存在key为v的数据，直接在value基础上加1.
result.put(v, result.get(v).getOrElse(0) + 1)
}
//6.当前累加器和其他累加器合并
override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]]): Unit = {
//变量other累加器结果，添加进当前累加器
other.value.foreach {
case (word, count) => result.put(word, result.get(word).getOrElse(0) + count)
}
}
//7.获取累加器结果
override def value: mutable.Map[String, Int] = result
}
②使用累加器进行编程
/**
* 自定义累加器
*/
@Test
def accumulator {
val rdd = sc.makeRDD(List("hello","spark","hello","hello","scala","spark"), 2)
//TODO 创建一个累加器
val accumulator: WordCountAccumulator = new WordCountAccumulator
//TODO 注册累加器
sc.register(accumulator)
//调用add方法累加数据
rdd.foreach(x=>accumulator.add(x))
print(accumulator.value)
}