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官方网址：http://spark.apache.org/、https://databricks.com/spark/about

回顾

上篇文章介绍了如何使用SparkContext读取外部数据源的数据以及把数据保存到外部数据源。

介绍

在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。
为了满足这种需求， Spark提供了两种类型的变量：

1）广播变量Broadcast Variables

• 广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享，在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为机器上的每个任务都生成一个副本；

2）累加器Accumulators

• 累加器支持在所有不同节点之间进行累加计算(比如计数或者求和)；

官方文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html#shared-variables

广播变量

广播变量允许开发人员在每个节点（Worker or Executor）缓存只读变量，而不是在Task之间传递这些变量。使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。

可以通过调用sc.broadcast(v)创建一个广播变量，该广播变量的值封装在v变量中，可使用获取该变量value的方法进行访问。

累加器

Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。 Accumulator只提供了累加的功能，即确提供了多个task对一个变量并行操作的功能。但是task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取Accumulator的值，只有Driver程序可以读取Accumulator的值。创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。

Spark内置了三种类型的Accumulator，分别是LongAccumulator用来累加整数型，
DoubleAccumulator用来累加浮点型， CollectionAccumulator用来累加集合元素。

当内置的Accumulator无法满足要求时，可以继承AccumulatorV2实现自定义的累加器。实现自定义累加器的步骤：

第一步、继承AccumulatorV2，实现相关方法；
第二步、创建自定义Accumulator的实例，然后在SparkContext上注册它；

官方提供实例如下：

案例演示

以词频统计WordCount程序为例，假设处理的数据如下所示，包括非单词符合，统计数据词频时过滤非单词的符合并且统计总的格式。

实现功能：

第一、过滤非单词符合

• 非单词符合存储列表List中
  
• 使用广播变量广播列表
  

第二、累计统计非单词符号出现次数

• 定义一个LongAccumulator累加器，进行计数
  

范例演示完整代码如下：

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.util.LongAccumulator
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
 * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数
 * -a. 过滤标点符号数据
 * 使用广播变量
 * -b. 统计出标点符号数据出现次数
 * 使用累加器
 */
object SparkSharedVariableTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建应用程序入口SparkContext实例对象
    val sc: SparkContext = {
      // 1.a 创建SparkConf对象，设置应用的配置信息
      val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
        .setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
        .setMaster("local[2]")
      // 1.b 传递SparkConf对象，构建Context实例
      new SparkContext(sparkConf)
    }
    // a. 读取文件数据
    val datasRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/filter/datas.input", minPartitions = 2)
    // TODO: 字典数据，只要有这些单词就过滤: 特殊字符存储列表List中
    val list: List[String] = List(",", ".","!","#","$","%")
    // TODO: 通过广播变量 将列表list广播到各个Executor内存中，便于多个Task使用
    val listBroadcast: Broadcast[List[String]] = sc.broadcast(list)
    // TODO: 定义累加器，记录单词为符号数据的个数
    val accumulator: LongAccumulator = sc.longAccumulator("number_accum")
    // b. 分割单词，过滤数据
    val wordsRDD = datasRDD
      // 1)、过滤数据，去除空行数据
      .filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
      // 2)、分割单词
      .flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
      // 3)、过滤字典数据：符号数据
      .filter{word =>
        // 获取符合列表 TODO： 从广播变量中获取列表list的值
        val listValue = listBroadcast.value
        // 判断单词是否为符号数据，如果是就过滤掉
        val isFlag = listValue.contains(word)
        if(isFlag){
          accumulator.add(1L) // TODO: 如果单词为符号数据，累加器加1
        }
        !isFlag
      }
    val resultRDD: RDD[(String, Int)] = wordsRDD
      // 转换为二元组
      .mapPartitions{iter => iter.map(word => (word, 1))}
      // 按照单词聚合统计
      .reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
    resultRDD.foreach(println)
    println(s"过滤符合数据的个数： ${accumulator.value}")
    // 应用程序运行结束，关闭资源
    sc.stop()
  }
}
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运行应用，查看WEB UI监控，定义累加器的值：

下回分解

下篇文章讲解Spark的内核调度，对于我们了解Spark是如何运作的，启动一个任务后，底层是如何调度的有一个很好的理解。