文章目录
1.累加器实现原理
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。
//建立与Spark框架的连接
val wordCount = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") //配置文件
val context = new SparkContext(wordCount) //读取配置文件
val dataRdd: RDD[Int] = context.makeRDD(List(1, 2, 3, 4),2)
var sum=0
dataRdd.foreach(num=>sum+=num)
println(sum)
context.stop()
运行结果：
我们预期是想要实现数据的累加，开始数据从Driver被传输到了Executor中进行计算，但是每个分区在累加数据完成之后并没有将计算结果返回到Driver端，所以导致最后的结果与预期的不一致。
对上述代码使用累加器
val dataRdd: RDD[Int] = context.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val sum = context.longAccumulator("sum")
dataRdd.foreach(num=>{
//使用累加器
sum.add(num)
})
//获取累加器的值
println(sum.value)
运行结果：
由此可见，在使用了累加器之后，每个Executor在开始都会获得这个累加器变量，每个Executor在执行完成后，累加器会将每个Executor中累加器变量的值聚合到Driver端。
Spark提供了多种类型的累加器，以下是其中的一些：
2.自定义累加器
用户可以通过继承AccumulatorV2来自定义累加器。需求：自定义累加器实现WordCount案例。
AccumulatorV2[IN,OUT]中：
IN:输入数据的类型
OUT:输出数据类型
WordCount案例实现完整代码：
package bigdata.wordcount.leijiaqi
import bigdata.wordcount.leijiaqi
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable
/**
* 使用累加器完成WordCount案例
*/
object Spark_addDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//建立与Spark框架的连接
val wordCount = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") //配置文件
val context = new SparkContext(wordCount) //读取配置文件
val dataRDD: RDD[String] = context.textFile("D:\\learnSoftWare\\IdeaProject\\Spark_Demo\\Spark_Core\\src\\main\\com.mao\\datas\\1.txt")
//创建累加器对象
val wordCountAccumulator = new WordCountAccumulator
//向Spark中进行注册
context.register(wordCountAccumulator,"wordCountAccumulator")
//实现累加
dataRDD.foreach(word => {
wordCountAccumulator.add(word)
})
//获取累加结果,打印在控制台上
println(wordCountAccumulator.value)
//关闭链接
context.stop()
}
}
class WordCountAccumulator extends AccumulatorV2[String,mutable.Map[String,Long]]
{
//定义一个map用于存储累加后的结果
var map: mutable.Map[String, Long] =mutable.Map[String,Long]()
//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()
}
//向累加器添加数据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
val newValue = map.getOrElse(word, 0L) + 1
map.update(word,newValue)
}
//合并累加器
override def merge(other: AccumulatorV2[String, mutable.Map[String, Long]]): Unit = {
var map1=this.map
var map2=other.value
//合并两个map
map2.foreach({
case (word,count)=>{
val newValue = map1.getOrElse(word,0L)+count
map1.update(word,newValue)
}
})
}
//返回累加器的结果(OUT)
override def value: mutable.Map[String, Long] = this.map
}
}
运行结果：
3.广播变量
在Apache Spark中，广播变量（Broadcast Variables）是一种特殊类型的变量，用于优化数据共享。当Spark应用程序在集群中的多个节点上运行时，每个节点都需要访问相同的数据集。如果数据集很大，那么将这些数据发送到每个节点可能会非常耗时和低效。 广播变量提供了一种方法，可以在集群中的所有节点上共享数据集的一个只读副本 ，从而避免了在每个节点上重复发送数据。
广播变量也叫分布式只读变量，它可以将闭包数据发送到每个Executor的内存中来达到共享的目的，Executor其实就相当于一个JVM，在启动的时候会自动分配内存。
//建立与Spark框架的连接
val wordCount = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount") //配置文件
val context = new SparkContext(wordCount) //读取配置文件
val rdd1 = context.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)]] = context.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))
}
}
resultRDD.collect().foreach(print)
context.stop()
