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概述

在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。通常跨任务的读写变量是低效的，但是，Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量：广播变量（broadcast variable）和累加器（accumulator）

广播变量broadcast variable

为什么要将变量定义成广播变量？

如果我们要在分布式计算里面分发大对象，例如：字典，集合，黑白名单等，这个都会由Driver端进行分发，一般来讲，如果这个变量不是广播变量，那么每个task就会分发一份，这在task数目十分多的情况下Driver的带宽会成为系统的瓶颈，而且会大量消耗task服务器上的资源，如果将这个变量声明为广播变量，那么知识每个executor拥有一份，这个executor启动的task会共享这个变量，节省了通信的成本和服务器的资源。

广播变量图解

错误的，不使用广播变量

正确的，使用广播变量的情况

如何定义一个广播变量？

val a = 3
val broadcast = sc.broadcast(a)

如何还原一个广播变量？

val c = broadcast.value

定义广播变量需要的注意点？

变量一旦被定义为一个广播变量，那么这个变量只能读，不能修改

注意事项

1. 能不能将一个RDD使用广播变量广播出去？不能，因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。
2. 广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。
3. 在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor端无法修改广播变量的值。
4. 如果executor端用到了Driver的变量，如果不使用广播变量在Executor有多少task就有多少Driver端的变量副本。
5. 如果Executor端用到了Driver的变量，如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本。

累加器

为什么要将一个变量定义为一个累加器？

在spark应用程序中，我们经常会有这样的需求，如异常监控，调试，记录符合某特性的数据的数目，这种需求都需要用到计数器，如果一个变量不被声明为一个累加器，那么它将在被改变时不会再driver端进行全局汇总，即在分布式运行时每个task运行的只是原始变量的一个副本，并不能改变原始变量的值，但是当这个变量被声明为累加器后，该变量就会有分布式计数的功能。

图解累加器

错误的图解

正确的图解

如何定义一个累加器？

val a = sc.accumulator(0)

如何还原一个累加器？

val b = a.value

注意事项

1. 累加器在Driver端定义赋初始值，累加器只能在Driver端读取最后的值，在Excutor端更新。
2. 累加器不是一个调优的操作，因为如果不这样做，结果是错的

Spark学习之路 （四）Spark的广播变量和累加器[转]

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cjunn/p/12232169.html