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概述
- 共享变量
- 共享变量的工作原理
- Broadcast Variable
- Accumulator
共享变量
共享变量的工作原理
通常，当给 Spark 操作的函数(如 mpa 或 reduce) 在 Spark 集群上执行时，函数中的变量单独的拷贝到各个节点上，函数执行时，使用的是自己节点执行上的变量，节点上的变量更新不会更新至 driver ，在任务之间支持通用的读写共享变量是低效的；然而，Spark 的提供了两种有限类型的共享变量：broadcast variables 和 accumulators。
Broadcast Variable
Broadcast Variable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，而不会为每个task都拷贝一份副本，因此其最大的作用，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
通过调用SparkContext的broadcast()方法，针对某个变量创建广播变量
注意： 广播变量，是只读的，在算子函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本。可以使用广播变量的value()方法获取值。
由下图，深入理解 Broadcast Variable
由图可知，普通变量 和 Broadcast Variable 区别就是，网络传输可以大大的降低，Broadcast Variable 是每个节点机器只有一份，而 普通变量 是每个 task 都会有一份，浪费内存存储。
可以想象一个极端情况，如果map算子有10个task，恰好这10个task还都在一个worker节点上，那么这个时候，map算子使用的外部变量就会在这个worker节点上保存10份，这样就很占用内存了。
接下来通过具体的案例，来使用一下这个广播案例；代码如下图：
object BroadcastOpScala {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf()conf.setAppName("BroadcastOpScala").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val dataRdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))val variable = 2// 1.定义广播变量val variableBroadcast = sc.broadcast(variable)// 2.使用广播变量，调用其 value方法dataRdd.map(_ * variableBroadcast.value).foreach(println _)}
}
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。
正常情况下在 Spark的任务中，由于一个算子可能会产生多个 task 并行执行，所以在这个算子内部执行的聚合计算，都是局部的，想要实现多个 task 进行全局聚合计算，此时就需要用到 Accumulator 这个共享的累加变量 。
注意： Accumulator只提供了累加的功能。在task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有在Driver进程中才可以读取Accumulator的值。
代码如下：
object AccumulatorOpScala {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf()conf.setAppName("AccumulatorOpScala").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val dataRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))// 1.定义累加变量val sumAccumulator = sc.longAccumulator// 2.使用累加变量dataRDD.foreach(sumAccumulator.add(_))println(sumAccumulator.value)}
}
结束
至此共享变量就结束了，如有问题，欢迎评论区提问。