共享变量的使用

柔情只为你懂 2022-06-07 05:47 159阅读 0赞

在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候，需要在多个任务之间共享变量，或者在任务（Task）和任务控制节点（Driver Program）之间共享变量。为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量：广播变量（broadcast variables）和累加器（accumulators）。广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享。累加器则支持在所有不同节点之间进行累加计算（比如计数或者求和）。

### 广播变量 ###

广播变量（broadcast variables）允许程序开发人员在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为机器上的每个任务都生成一个副本。通过这种方式，就可以非常高效地给每个节点（机器）提供一个大的输入数据集的副本。Spark的“动作”操作会跨越多个阶段（stage），对于每个阶段内的所有任务所需要的公共数据，Spark都会自动进行广播。通过广播方式进行传播的变量，会经过序列化，然后在被任务使用时再进行反序列化。这就意味着，显式地创建广播变量只有在下面的情形中是有用的：当跨越多个阶段的那些任务需要相同的数据，或者当以反序列化方式对数据进行缓存是非常重要的。

可以通过调用SparkContext.broadcast(v)来从一个普通变量v中创建一个广播变量。这个广播变量就是对普通变量v的一个包装器，通过调用value方法就可以获得这个广播变量的值，具体代码如下：

scala> val broadcastVar =sc.broadcast(Array(1, 2, 3))

broadcastVar:org.apache.spark.broadcast.Broadcast\[Array\[Int\]\] = Broadcast(0)

scala> broadcastVar.value

res0: Array\[Int\] = Array(1, 2, 3)

这个广播变量被创建以后，那么在集群中的任何函数中，都应该使用广播变量broadcastVar的值，而不是使用v的值，这样就不会把v重复分发到这些节点上。此外，一旦广播变量创建后，普通变量v的值就不能再发生修改，从而确保所有节点都获得这个广播变量的相同的值。

### 累加器 ###

累加器是仅仅被相关操作累加的变量，通常可以被用来实现计数器（counter）和求和（sum）。Spark原生地支持数值型（numeric）的累加器，程序开发人员可以编写对新类型的支持。如果创建累加器时指定了名字，则可以在Spark UI界面看到，这有利于理解每个执行阶段的进程。

一个数值型的累加器，可以通过调用SparkContext.longAccumulator()或者SparkContext.doubleAccumulator()来创建。运行在集群中的任务，就可以使用add方法来把数值累加到累加器上，但是，这些任务只能做累加操作，不能读取累加器的值，只有任务控制节点（Driver Program）可以使用value方法来读取累加器的值。

下面是一个代码实例，演示了使用累加器来对一个数组中的元素进行求和：

scala> val accum =sc.longAccumulator("My Accumulator")

accum:org.apache.spark.util.LongAccumulator = LongAccumulator(id: 0, name: Some(MyAccumulator), value: 0)

scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3,4)).foreach(x => accum.add(x))

scala> accum.value

res1: Long = 10