Spark核心编程之共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）

迷南。 2022-05-25 09:53 160阅读 0赞

# 共享变量工作原理 #

Spark一个非常重要的特性就是共享变量。

默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。

Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast Variable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，更大的用处是优化性能，减少网络传输以及内存消耗。Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。

# Broadcast Variable #

Spark提供的Broadcast Variable，是只读的。并且在每个节点上只会有一份副本，而不会为每个task都拷贝一份副本。因此其最大作用，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。此外，spark自己内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。

可以通过调用SparkContext的broadcast()方法，来针对某个变量创建广播变量。然后在算子的函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本了。每个节点可以使用广播变量的value()方法获取值。记住，广播变量，是只读的。

## java ##

package cn.spark.study.core;
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    
    import org.apache.spark.SparkConf;
    import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
    import org.apache.spark.api.java.function.Function;
    import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
    import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
    
    /** * 广播变量 * @author Administrator * */
    public class BroadcastVariable { 
    
        public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf()
                    .setAppName("BroadcastVariable") 
                    .setMaster("local"); 
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    
            // 在java中，创建共享变量，就是调用SparkContext的broadcast()方法
            // 获取的返回结果是Broadcast<T>类型
            final int factor = 3;
            final Broadcast<Integer> factorBroadcast = sc.broadcast(factor);
    
            List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    
            JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
    
            // 让集合中的每个数字，都乘以外部定义的那个factor
            JavaRDD<Integer> multipleNumbers = numbers.map(new Function<Integer, Integer>() {
    
                private static final long serialVersionUID = 1L;
    
                @Override
                public Integer call(Integer v1) throws Exception {
                    // 使用共享变量时，调用其value()方法，即可获取其内部封装的值
                    int factor = factorBroadcast.value();
                    return v1 * factor;
                }
    
            });
    
            multipleNumbers.foreach(new VoidFunction<Integer>() {
    
                private static final long serialVersionUID = 1L;
    
                @Override
                public void call(Integer t) throws Exception {
                    System.out.println(t);  
                }
    
            });
    
            sc.close();
        }
    
    }

## scala ##

package cn.spark.study.core
    
    import org.apache.spark.SparkConf
    import org.apache.spark.SparkContext
    
    /** * @author Administrator */
    object BroadcastVariable { 
    
      def main(args: Array[String]) {
        val conf = new SparkConf()
            .setAppName("BroadcastVariable")  
            .setMaster("local")  
        val sc = new SparkContext(conf)
    
        val factor = 3;
        val factorBroadcast = sc.broadcast(factor)  
    
        val numberArray = Array(1, 2, 3, 4, 5) 
        val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)  
        val multipleNumbers = numbers.map { num => num * factorBroadcast.value }  
    
        multipleNumbers.foreach { num => println(num) }  
      }
    
    }

# 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。Accumulator只提供了累加的功能。但是确给我们提供了多个task对一个变量并行操作的功能。但是task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有Driver程序可以读取Accumulator的值。

## java ##

package cn.spark.study.core;
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    
    import org.apache.spark.Accumulator;
    import org.apache.spark.SparkConf;
    import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
    import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
    
    /** * 累加变量 * @author Administrator * */
    public class AccumulatorVariable { 
    
        public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf()
                    .setAppName("Accumulator") 
                    .setMaster("local");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    
            // 创建Accumulator变量
            // 需要调用SparkContext的accumulator()方法
            final Accumulator<Integer> sum = sc.accumulator(0);
    
            List<Integer> numberList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
            JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);
    
            numbers.foreach(new VoidFunction<Integer>() {
    
                private static final long serialVersionUID = 1L;
    
                @Override
                public void call(Integer t) throws Exception {
                    // 然后在函数内部，就可以对Accumulator变量，调用add()方法，累加值
                    sum.add(t);  
                }
    
            });
    
            // 在driver程序中，可以调用Accumulator的value()方法，获取其值
            System.out.println(sum.value());  
    
            sc.close();
        }
    
    }

## scala ##

package cn.spark.study.core
    
    import org.apache.spark.SparkConf
    import org.apache.spark.SparkContext
    
    /** * @author Administrator */
    object AccumulatorVariable { 
    
      def main(args: Array[String]) {
        val conf = new SparkConf()
            .setAppName("AccumulatorVariable")  
            .setMaster("local")  
        val sc = new SparkContext(conf)
    
        val sum = sc.accumulator(0)  
    
        val numberArray = Array(1, 2, 3, 4, 5) 
        val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)  
        numbers.foreach { num => sum += num }  
    
        println(sum) 
      }
    
    }