Spark之【RDD编程进阶】——累加器与广播变量的使用

上一篇博客博主已经为大家介绍了Spark中数据读取与保存，这一篇博客则带来了Spark中的编程进阶。其中就涉及到了累加器与广播变量的使用。

文章目录

RDD编程进阶

1.累加器

1.1系统累加器

2.广播变量(调优策略)

RDD编程进阶

1.累加器

累加器用来对信息进行聚合，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。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。

针对一个输入的日志文件，如果我们想计算文件中所有空行的数量，我们可以编写以下程序：

scala> val notice = sc.textFile("./NOTICE") notice: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ./NOTICE MapPartitionsRDD[40] at textFile at :32 scala> val blanklines = sc.accumulator(0) warning: there were two deprecation warnings; re-run with -deprecation for details blanklines: org.apache.spark.Accumulator[Int] = 0 scala> val tmp = notice.flatMap(line => { | if (line == "") { | blanklines += 1 | } | line.split(" ") | }) tmp: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[41] at flatMap at :36 scala> tmp.count() res31: Long = 3213 scala> blanklines.value res32: Int = 171

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通过在驱动器中调用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。Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法(在Java中是 add)增加累加器的值。 驱动器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。

注意:

工作节点上的任务不能访问累加器的值。从这些任务的角度来看，累加器是一个只写变量。

对于要在行动操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。因此，如果想要一个无论在失败还是重复计算时都绝对可靠的累加器，我们必须把它放在 foreach() 这样的行动操作中。转化操作中累加器可能会发生不止一次更新。

2.广播变量(调优策略)

广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。 在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark会为每个任务分别发送。

scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3)) broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(35) scala> broadcastVar.value res33: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

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使用广播变量的过程如下：

(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)。

本次的分享就到这里，对大数据技术感兴趣的朋友可以关注一下哟~

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