1. 累加器

1.1 实现原理

累加器用来把 Executor 端变量信息聚合到 Driver 端。在 Driver 程序中定义的变量，在 Executor 端的每个 Task 都会得到这个变量的一份新的副本，每个 task 更新这些副本的值后， 传回 Driver 端进行 merge。

1.2 基础编程

1.2.1 系统累加器

val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5))
// 声明累加器
var sum = sc.longAccumulator("sum");
rdd.foreach(
 num => {
 // 使用累加器
 sum.add(num)
 }
)
// 获取累加器的值
println("sum = " + sum.value)

1.2.2 自定义累加器

// 自定义累加器
// 1. 继承 AccumulatorV2，并设定泛型
// 2. 重写累加器的抽象方法
class WordCountAccumulator extends AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, 
Long]]{
var map : mutable.Map[String, Long] = mutable.Map()
// 累加器是否为初始状态
override def isZero: Boolean = {
 map.isEmpty
}
// 复制累加器
override def copy(): AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Long]] = {
 new WordCountAccumulator
}
// 重置累加器
override def reset(): Unit = {
 map.clear()
}
// 向累加器中增加数据 (In)
override def add(word: String): Unit = {
 // 查询 map 中是否存在相同的单词
 // 如果有相同的单词，那么单词的数量加 1
 // 如果没有相同的单词，那么在 map 中增加这个单词
 map(word) = map.getOrElse(word, 0L) + 1L
}

// 合并累加器
override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Long]]): 
Unit = {
 val map1 = map
 val map2 = other.value
 // 两个 Map 的合并
 map = map1.foldLeft(map2)(
 ( innerMap, kv ) => {
 innerMap(kv._1) = innerMap.getOrElse(kv._1, 0L) + kv._2
 innerMap
 }
 )
}
// 返回累加器的结果 （Out）
override def value: mutable.Map[String, Long] = map
}

2. 广播变量

2.1 实现原理

广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个 或多个 Spark 操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表， 广播变量用起来都很顺手。在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark 会为每个任务分别发送。

2.2 基础编程

val rdd1 = sc.makeRDD(List( ("a",1), ("b", 2), ("c", 3), ("d", 4) ),4)
val list = List( ("a",4), ("b", 5), ("c", 6), ("d", 7) )
// 声明广播变量
val broadcast: Broadcast[List[(String, Int)]] = sc.broadcast(list)
val resultRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd1.map {
 case (key, num) => {
 var num2 = 0
 // 使用广播变量
 for ((k, v) <- broadcast.value) {
 if (k == key) {
 num2 = v
 }
 }
 (key, (num, num2))
 }
}