spark学习-Spark广播变量与共享变量（1）

1，概念

###1.1 广播变量：
广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存，在运行任务之前被反序列化出来。这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据，或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候，显式地创建广播变量才有用。

###1.2 累加器：
累加器是仅仅被相关操作累加的变量，因此可以在并行中被有效地支持。它可以被用来实现计数器和总和。Spark原生地只支持数字类型的累加器，编程者可以添加新类型的支持。如果创建累加器时指定了名字，可以在Spark的UI界面看到。这有利于理解每个执行阶段的进程。（对于python还不支持） 累加器通过对一个初始化了的变量v调用SparkContext.accumulator(v)来创建。在集群上运行的任务可以通过add或者”+=”方法在累加器上进行累加操作。但是，它们不能读取它的值。只有驱动程序能够读取它的值，通过累加器的value方法。

##2。广播变量使用方法广播变量
共享变量分为：Broadcast Variable(广播变量) 和 Accumulator(累加器)
广播变量：

• 添加广播变量 sc.broadcast(参数)