Spark的累加器和广播变量

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想要的效果。

系统累加器
针对一个输入的文件，如果我们想计算文件中所有空行的数量，编写以下程序：

scala> val notice = sc.textFile("/hyk/spark/words.txt")
notice: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /hyk/spark/words.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

scala> val blanklines = sc.longAccumulator("MyAccumulator")
blanklines: org.apache.spark.util.LongAccumulator = LongAccumulator(id: 0, name: Some(MyAccumulator), value: 0)

scala> :paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

 val tmp = notice.flatMap(line => {
         if (line == "") {
            blanklines.add(1)
         }
         line.split(" ")
      })

// Exiting paste mode, now interpreting.

tmp: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at flatMap at <pastie>:27

scala> tmp.count()
res0: Long = 17

scala> blanklines.value
res1: Long = 5

累加器的用法如下所示:
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

自定义累加器
自定义累加器类型的功能在1.X版本中就已经提供了，但是使用起来比较麻烦，在2.0版本后，累加器的易用性有了较大的改进，而且官方还提供了一个新的抽象类：AccumulatorV2来提供更加友好的自定义类型累加器的实现方式。实现自定义类型累加器需要继承AccumulatorV2并至少覆写下例中出现的方法，下面这个累加器可以用于在程序运行过程中收集一些文本类信息，最终以Set[String]的形式返回。

package cn.zut.bigdata
import java.util

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2

class WordAccumulator extends AccumulatorV2[String, util.ArrayList[String]] {

  val list = new util.ArrayList[String]()

  // 当前的累加器是否为初始化状态
  override def isZero: Boolean = {
    list.isEmpty
  }

  // 复制累加器对象
  override def copy(): AccumulatorV2[String, util.ArrayList[String]] = {
    new WordAccumulator()
  }

  // 重置累加器对象
  override def reset(): Unit = {
    list.clear()
  }

  // 向累加器中增加数据
  override def add(v: String): Unit = {
    if (v.contains("h")){
      list.add(v)
    }
  }

  // 合并
  override def merge(other: AccumulatorV2[String, util.ArrayList[String]]): Unit = {
    list.addAll(other.value)
  }

  // 获取累加器的结果
  override def value: util.ArrayList[String] = {
    list
  }
}

// 使用字定义的累加器
object WordAccumulator {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf=new SparkConf().setAppName("wordAccumulator").setMaster("local[*]")
    val sc=new SparkContext(conf)

    val dataRDD: RDD[String] = sc.makeRDD(List("hadoop","hive","hbase","scala","spark"))

    // TODO 创建累加器
    val accumulator = new WordAccumulator
    // TODO 注册累加器
    sc.register(accumulator)

    dataRDD.foreach{
      case word => {
        // TODO 执行累加器的累加功能
        accumulator.add(word)
      }
    }
    // TODO 获取累加器的值
    println("sum=" + accumulator.value)
    sc.stop()
  }
}

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(2)

scala> broadcastVar.value
res2: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

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)。

RDD相关概念关系

在这里插入图片描述
输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行。

每个节点可以起一个或多个Executor。
每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。
每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton。
注意: 这里的core是虚拟的core而不是机器的物理CPU核，可以理解为就是Executor的一个工作线程。而 Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数。至于partition的数目：
对于数据读入阶段，例如sc.textFile，输入文件被划分为多少InputSplit就会需要多少初始Task。
在Map阶段partition数目保持不变。
在Reduce阶段，RDD的聚合会触发shuffle操作，聚合后的RDD的partition数目跟具体操作有关，例如repartition操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。
RDD在计算的时候，每个分区都会起一个task，所以rdd的分区数目决定了总的的task数目。申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task。
比如的RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个两2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。如果计算资源不变，你有101个task的话，就需要6个轮次，在最后一轮中，只有一个task在执行，其余核都在空转。如果资源不变，你的RDD只有2个分区，那么同一时刻只有2个task运行，其余18个核空转，造成资源浪费。这就是在spark调优中，增大RDD分区数目，增大任务并行度的做法。

来源：CSDN

作者：hykDatabases

链接：https://blog.csdn.net/weixin_45102492/article/details/104729972

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