Spark共享变量(广播变量、累加器)

转载自:https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463

Spark两种共享变量:广播变量(broadcast variable)与累加器(accumulator)

累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象。

共享变量出现的原因:

通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。Spark 的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制。

 广播变量的引入:

Spark 会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,事实上你可能会在多个并行操作中使用同一个变量,但是 Spark 会为每个操作分别发送。

用一段代码来更直观的解释:

 Spark共享变量(广播变量、累加器)

list是在driver端创建的,但是因为需要在excutor端使用,所以driver会把list以task的形式发送到executor端,如果有很多个task,就会有很多给excutor端携带很多个list,如果这个list非常大的时候,就可能会造成内存溢出(如下图所示)。这个时候就引出了广播变量。

 Spark共享变量(广播变量、累加器)

使用广播变量后:

 Spark共享变量(广播变量、累加器)

使用广播变量的过程很简单:

(1) 通过对一个类型 T 的对象调用 SparkContext.broadcast 创建出一个 Broadcast[T] 对象。任何可序列化的类型都可以这么实现。

(2) 通过 value 属性访问该对象的值(在 Java 中为 value() 方法)。

(3) 变量只会被发到各个节点一次,应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。

案例如下:

object BroadcastTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("broadcast")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val list = List("hello java")

    val broadcast = sc.broadcast(list)

    val linesRDD = sc.textFile("./word")

    linesRDD.filter(line => {

      broadcast.value.contains(line)

}).foreach(println)

 sc.stop()

  }

}

注意事项:

能不能将一个RDD使用广播变量广播出去?

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。

Spark共享变量(广播变量、累加器)

我们发现打印的结果为

 Spark共享变量(广播变量、累加器)

依然是driver和executor端的数据不能共享的问题。executor端修改了变量,根本不会让driver端跟着修改,这个就是累加器出现的原因。

累加器的作用:

提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法。(如下图)

常用场景:

调试时对作业执行过程中的事件进行计数。

 Spark共享变量(广播变量、累加器)

 累加器的用法如下所示:

(1)通过在driver中调用 SparkContext.accumulator(initialValue) 方法,创建出存有初始值的累加器。返回值为 org.apache.spark.Accumulator[T] 对象,其中 T 是初始值initialValue 的类型。

(2)Spark闭包(函数序列化)里的executor代码可以使用累加器的 += 方法(在Java中是 add )增加累加器的值。

(3)driver程序可以调用累加器的 value 属性(在 Java 中使用 value() 或 setValue() )来访问累加器的值。

案例如下:

object AccumulatorTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("accumulator")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val accumulator = sc.accumulator(0); //创建accumulator并初始化为0

    val linesRDD = sc.textFile("./word")

    val result = linesRDD.map(s => {

      accumulator.add(1) //有一条数据就增加1

      s

    })

    result.collect();

    println("words lines is :" + accumulator.value)

    sc.stop()

  }

}

输出结果:

 Spark共享变量(广播变量、累加器)

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,在Executor端更新(如下图)。

Spark共享变量(广播变量、累加器)

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