广播变量

场景描述：一份数据存在Driver中，但是每个Executor都需要一份。
常规模式下，Driver会给每个分区都发送一份数据。如果在Executor中存在多个分区的情况，那么一个Executor会获得多份数据。
Executor是进程，task是线程。分区位于线程中，那么在同一个Executor进程中，里面的线程是共享数据的。
所以理想情况下，我只给一个Executor发送数据即可，这样可以节约内存和网络IO。

解决方法： 广播变量
在设置广播变量之后，分区1获取数据，Driver会留下记录，Executor1获取了哪个广播变量。
当分区2找Driver获取数据时，Driver会先检查这个广播变量是否被这个Executor获取过，如果获取过就不会给分区2，并告知分区2这个广播变量已经被获取过，那么分区2就会回到Executor中找其他分区索要数据。

使用方式：

# 1. 将本地list标记称广播变量即可
broadcast = sc.broadcast(stu_info_list)

# 2. 使用广播变量，从broadcast对象取出本地list对象即可
value = broad.value

# 也就是 先放进去broadcast内部，然后从broadcast内部再取出来，中间传输的是broadcast这个对象了
# 只要中间传输的是broadcast对象，spark就会留意，只会给每个Executor发一份，而不是给每个分区发一份

代码示例：

# coding:utf8
import time

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    stu_info_list = [(1, '张大仙', 11),
                     (2, '王晓晓', 13),
                     (3, '张甜甜', 11),
                     (4, '王大力', 11)]
    # 1. 将本地Python List对象标记为广播变量
    broadcast = sc.broadcast(stu_info_list)

    score_info_rdd = sc.parallelize([
        (1, '语文', 99),
        (2, '数学', 99),
        (3, '英语', 99),
        (4, '编程', 99),
        (1, '语文', 99),
        (2, '编程', 99),
        (3, '语文', 99),
        (4, '英语', 99),
        (1, '语文', 99),
        (3, '英语', 99),
        (2, '编程', 99)
    ])

    def map_func(data):
        id = data[0]
        name = ""
        # 匹配本地list和分布式rdd中的学生ID  匹配成功后 即可获得当前学生的姓名
        # 2. 在使用到本地集合对象的地方, 从广播变量中取出来用即可
        for stu_info in broadcast.value:
            stu_id = stu_info[0]
            if id == stu_id:
                name = stu_info[1]

        return (name, data[1], data[2])


    print(score_info_rdd.map(map_func).collect())

"""
场景: 本地集合对象 和 分布式集合对象(RDD) 进行关联的时候
需要将本地集合对象 封装为广播变量
可以节省:
1. 网络IO的次数
2. Executor的内存占用
"""

如果两个都是分布式集合对象，那么就不会造成内存浪费。但是两个RDD要结合使用，需要使用JOIN算子。
JOIN必然产生shuffle，可能造成性能降低。
分布式产生很多shuffle，降低性能：使用JOIN时，只会讲分量数据(需要的部分数据)传输。
而广播的本地list，是全量数据传输。
所以再本机数据不大的情况下，几千或者几万条数据，可能大小只有几MB，这样性能还比两个RDD做JOIN操作性能更好。
如果本地数据太大，例如几个GB那种，还是将本地数据存放到分布式集合对象中，使用JOIN算子关联

累加器

需求：想要对map算子计算中的数据，进行计数累加
得到全部数据计算完后的累加结果

分布式计算中的累加问题：

打印结果：

首先要明确非RDD代码由Driver执行
只是把count的值发送到分区，并不是指针，而且就算是指针也访问不到，不属于同一个服务器。连内存都不是同一块，所以指针没有任何用处。

解决方法：累加器
累加器再各个分区生效。都是访问的同一份数据。

代码演示：

# coding:utf8
import time

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 2)

    # Spark提供的累加器变量, 参数是初始值
    acmlt = sc.accumulator(0)

    def map_func(data):
        global acmlt
        acmlt += 1
        # print(acmlt)

    rdd2 = rdd.map(map_func)
    rdd2.cache()  # acmlt = 10，添加缓存
    rdd2.collect() # action算子，执行之后rdd2就会销毁

    rdd3 = rdd2.map(lambda x:x) 
     # 如果不使用缓存，再次使用 rdd2，就会溯源，就又会走一次map算子，输出结果为20
    rdd3.collect()
    print(acmlt) # 添加缓存，输出为10 。 如果不加缓存，输出为20

综合案例

需求：

# coding:utf8
import time

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
import re

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    # 1. 读取数据文件
    file_rdd = sc.textFile("../data/input/accumulator_broadcast_data.txt")

    # 特殊字符的list定义
    abnormal_char = [",", ".", "!", "#", "$", "%"]

    # 2. 将特殊字符list 包装成广播变量
    broadcast = sc.broadcast(abnormal_char)

    # 3. 对特殊字符出现次数做累加, 累加使用累加器最好
    acmlt = sc.accumulator(0)

    # 4. 数据处理, 先处理数据的空行, 在Python中有内容并且去除头尾空格，也就是返回True，  
    # 没有内容返回None，也就是返回False
    lines_rdd = file_rdd.filter(lambda line: line.strip())

    # 5. 去除前后的空格
    data_rdd = lines_rdd.map(lambda line: line.strip())

    # 6. 对数据进行切分, 按照正则表达式切分, 因为空格分隔符某些单词之间是两个或多个空格
    # 正则表达式 \s+ 表示 不确定多少个空格, 最少一个空格
    words_rdd = data_rdd.flatMap(lambda line: re.split("\s+", line))

    # 7. 当前words_rdd中有正常单词 也有特殊符号.
    # 现在需要过滤数据, 保留正常单词用于做单词计数, 在过滤 的过程中 对特殊符号做计数
    def filter_func(data):
        """过滤数据, 保留正常单词用于做单词计数, 在过滤 的过程中 对特殊符号做计数"""
        global acmlt
        # 取出广播变量中存储的特殊符号list
        abnormal_chars = broadcast.value
        if data in abnormal_chars:
            # 表示这个是 特殊字符
            acmlt += 1
            return False
        else:
            return True

    normal_words_rdd = words_rdd.filter(filter_func)
    # 8. 正常单词的单词计数逻辑
    result_rdd = normal_words_rdd.map(lambda x: (x, 1)).\
        reduceByKey(lambda a, b: a + b)

    print("正常单词计数结果: ", result_rdd.collect())
    print("特殊字符数量: ", acmlt)

总结

1、广播变量解决了什么问题
分布式集合RDD和本地集合进行关联使用的时候，降低内存占用以及减少网络IO传输，提高性能

2、累加器解决了什么问题
分布式代码执行中，进行全局累加