【大数据面试知识点】Spark中的累加器

Spark累加器

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。

累加器一般是放在行动算子中进行操作的。

Spark累加器有哪些特点？

1）累加器在全局唯一的，只增不减，记录全局集群的唯一状态

2）在Executor中修改它，在Driver读取

3）executor级别共享的，广播变量是task级别的共享两个application不可以共享累加器，但是同一个app不同的job可以共享

应用举例

不经过Shuffle实现词频统计

Scala 复制代码

object Spark06_Accumulator {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(List(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4)))
    // 声明累加器
    val sumAcc: LongAccumulator = sc.longAccumulator("sumAcc")
    rdd.foreach {
      case (word, count) => {
        // 使用累加器
        sumAcc.add(count)
      }
    }
    // 累加器的toString方法
    //println(sumAcc)
    //取出累加器中的值
    println(sumAcc.value)
    sc.stop()
  }
}

不经过shuffle，计算以H开头的单词出现的次数。

Scala 复制代码

object Spark07_MyAccumulator {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List("Hello", "HaHa", "spark", "scala", "Hi", "Hello", "Hi"))
    // 创建累加器
    val myAcc = new MyAccumulator
    //注册累加器
    sc.register(myAcc, "MyAcc")
    rdd.foreach{
      datas => {
        // 使用累加器
        myAcc.add(datas)
      }
    }
    // 获取累加器的结果
    println(myAcc.value)

    sc.stop()
  }
}

// 自定义累加器
// 泛型分别为输入类型和输出类型
class MyAccumulator extends AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]] {
  // 定义输出数据变量
  var map: mutable.Map[String, Int] = mutable.Map[String, Int]()

  // 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, Int]] = {
    val MyAcc = new MyAccumulator
    // 将此累加器中的数据赋值给新创建的累加器
    MyAcc.map = this.map
    MyAcc
  }

  // 重置累加器
  override def reset(): Unit = {
    map.clear()
  }

  // 累加器添加元素
  override def add(v: String): Unit = {
    if (v.startsWith("H")) {
      // 判断map集合中是否已经存在此元素
      map(v) = map.getOrElse(v, 0) + 1
    }
  }

  // 合并累加器中的元素
  override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Int]]): Unit = {
    val map1: mutable.Map[String, Int] = this.map
    val map2: mutable.Map[String, Int] = other.value
    // 合并两个map
    map = map1.foldLeft(map2) {
      (m, kv) => {
        m(kv._1) = m.getOrElse(kv._1, 0) + kv._2
        m
      }
    }
  }

  // 获取累加器中的值
  override def value: mutable.Map[String, Int] = {
    map
  }
}

参考：Spark累加器的作用和使用-CSDN博客