Spark系列文章（六）:Spark的共享变量

Spark系列文章（六）:Spark的共享变量

作者：studytime
原文：https://www.studytime.xin

什么是共享变量？

Spark 中所有 transformation 算子是通过分发到多个节点上的并行任务实现运行并行化的。当将一个自定义函数传递给 Spark 算子时（比如map或reduce）,该函数所包含的变量会通过副本方式传播到远程节点上。但所有针对这些变量的写操作只会更新到本地，不会传递回驱动程序以及分布式更新，通常跨任务的读写变量是低效的。故而 Spark 提供了两种受限的共享变量：广播变量和共享变量。

广播变量 broadcast variable

广播变量是什么？

广播变量是一种能够分发到集群各个节点上的只读变量，Driver 端将变量分发给各 Executor，Executor 只需保存该变量的一个副本，而不是每个 task 各分发一份，避免了 task 过多时候，Driver 的带宽成为系统瓶颈，以及 task 服务器上的资源消耗。Spark 实现了高效的广播算法保证广播变量得到高效的分发。

图解广播变量

未使用广播变量图解：

使用广播变量图解：

Spark 如何创建广播变量和使用

1. 如何定义一个广播变量

val a = 3
val broadcast = sc.broadcast(a)

1. 还原一个广播变量

val c = broadcast.value

1. 代码使用实例

val arr = (0 until 1000).toArray

# 创建广播变量，对应的广播数据为数组
val barr = sc.broadccast(arr) 

# 广播变量的使用
val pbservedSizes = sc.parallelize(1 to 10 ,slices).map(_=>barr.value.size)

1. 使用广播变量注意事项

• 变量一旦被定义为一个广播变量，那么这个变量只能读，不能修改
• 能不能将一个 RDD 使用广播变量广播出去？答复是：不能，因为 RDD 是不存储数据的。可以将 RDD 的结果广播出去。
• 广播变量只能在 Driver 端定义，不能在 Executor 端定义。
• 在 Driver 端可以修改广播变量的值，在 Executor 端无法修改广播变量的值。
• 如果 Executor 端用到了 Driver 的变量，如果不使用广播变量在 Executor 有多少 task 就有多少 Driver 端的变量副本。
• 如果 Executor 端用到了 Driver 的变量，如果使用广播变量在每个 Executor 中只有一份 Driver 端的变量副本。

累加器

累加器是什么？

累加器类似于 MapReduce 中的分布式计数器，是一个整数值，能够在在各个任务中单独修改，之后自动汇总得到全局值。累加器常用于追踪状态的运行状态，方便对 Spark 的程序进行调试和监控。

图解累加器

未使用累加器

已使用累加器

Spark 如何创建累加器和使用

定义一个累加器

val a = sc.accumulator(0)

还原一个累加器

val b = a.value

代码使用实例

定义一个初始值为0，名为total的累加器
val totalPoints = sc.accumulator(0,"total")
定义一个初始值为0，名为hit的累加器
val hitPoints = sc.accumulator(0,"hit")
val count = sc.parallelize(1 until n,slices).map{
    val x = random * 2 -1
    val y = random * 2 -1
    totalPoints +=1 // 更新累加器
    if (x*x + y*y < 1) hitPoints += 1 // 更新累加器
}.reduce(_+_)

// 获取累加器值
val result = hitPoints.value / totalPoints.value;

注意事项

• 累加器在 Driver 端定义赋初始值，累加器只能在 Driver 端读取最后的值，在 Excutor 端更新。
• 累加器不是一个调优的操作，因为如果不这样做，结果是错的