Spark RDD 编程进阶篇（扩展）

一、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。

1.1 系统累加器

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

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。

1.2 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。

import org.apache.spark.util.AccumulatorV2
import org.apache.spark.{
     SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.JavaConversions._


class LogAccumulator extends org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]] {
     
  private val _logArray: java.util.Set[String] = new java.util.HashSet[String]()

  override def isZero: Boolean = {
     
    _logArray.isEmpty
  }

  override def reset(): Unit = {
     
    _logArray.clear()
  }

  override def add(v: String): Unit = {
     
    _logArray.add(v)
  }

  override def merge(other: org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]]): Unit = {
     
    other match {
     
      case o: LogAccumulator => _logArray.addAll(o.value)
    }
  }

  override def value: java.util.Set[String] = {
     
    java.util.Collections.unmodifiableSet(_logArray)
  }

  override def copy(): org.apache.spark.util.AccumulatorV2[String, java.util.Set[String]] = {
     
    val newAcc = new LogAccumulator()
    _logArray.synchronized {
     
      newAcc._logArray.addAll(_logArray)
    }
    newAcc
  }
}

// 过滤掉带字母的
object LogAccumulator {
     

  def main(args: Array[String]) {
     
    val conf = new SparkConf().setAppName("LogAccumulator")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val accum = new LogAccumulator
    sc.register(accum, "logAccum")
    val sum = sc.parallelize(Array("1", "2a", "3", "4b", "5", "6", "7cd", "8",
      "9"), 2).filter(line => {
     
      val pattern = """^-?(\d+)"""
      val flag = line.matches(pattern)
      if (!flag) {
     
        accum.add(line)
      }
      flag
    }).map(_.toInt).reduce(_ + _)
    
    println("sum: " + sum)
    for (v <- accum.value) print(v + "")
    println()
    sc.stop()
  }
}

二、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)

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，任何可以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)