概述

• 共享变量
  • 共享变量的工作原理
  • Broadcast Variable
  • Accumulator

共享变量

共享变量的工作原理

通常，当给 Spark 操作的函数(如 mpa 或 reduce) 在 Spark 集群上执行时，函数中的变量单独的拷贝到各个节点上，函数执行时，使用的是自己节点执行上的变量，节点上的变量更新不会更新至 driver ，在任务之间支持通用的读写共享变量是低效的；然而，Spark 的提供了两种有限类型的共享变量：broadcast variables 和 accumulators。

Broadcast Variable

Broadcast Variable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，而不会为每个task都拷贝一份副本，因此其最大的作用，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
通过调用SparkContext的broadcast()方法，针对某个变量创建广播变量
注意： 广播变量，是只读的，在算子函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本。可以使用广播变量的value()方法获取值。

由下图，深入理解 Broadcast Variable

由图可知，普通变量 和 Broadcast Variable 区别就是，网络传输可以大大的降低，Broadcast Variable 是每个节点机器只有一份，而 普通变量 是每个 task 都会有一份，浪费内存存储。

可以想象一个极端情况，如果map算子有10个task，恰好这10个task还都在一个worker节点上，那么这个时候，map算子使用的外部变量就会在这个worker节点上保存10份，这样就很占用内存了。

接下来通过具体的案例，来使用一下这个广播案例；代码如下图：

object BroadcastOpScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("BroadcastOpScala")
      .setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val dataRdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
    val variable = 2
    // 1.定义广播变量
    val variableBroadcast = sc.broadcast(variable)
    // 2.使用广播变量，调用其 value方法
    dataRdd.map(_ * variableBroadcast.value).foreach(println _)
  }
}

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。
正常情况下在 Spark的任务中，由于一个算子可能会产生多个 task 并行执行，所以在这个算子内部执行的聚合计算，都是局部的，想要实现多个 task 进行全局聚合计算，此时就需要用到 Accumulator 这个共享的累加变量 。

注意： Accumulator只提供了累加的功能。在task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有在Driver进程中才可以读取Accumulator的值。

代码如下：

object AccumulatorOpScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("AccumulatorOpScala")
      .setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val dataRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
    // 1.定义累加变量
    val sumAccumulator = sc.longAccumulator
    // 2.使用累加变量
    dataRDD.foreach(sumAccumulator.add(_))
    println(sumAccumulator.value)
  }
}

结束

至此共享变量就结束了，如有问题，欢迎评论区提问。