Spark累加器详解

一、Spark累加器有哪些特点

Spark累加器（Accumulator）是在Spark分布式计算框架中一个很重要的概念。它是在分布式计算过程中，允许用户在多个节点上进行分布式聚合操作的一种机制。

Spark累加器有以下几个特点：

1、只有Driver程序可以对累加器进行写操作，但所有的Worker节点都可以读取累加器的值；

2、累加器的值每次在Worker节点上更新后，都会汇总到Driver程序中；

3、累加器在多个聚合操作中可以叠加使用。

二、Spark累加器不支持自定义

Spark累加器支持两种类型的累加器：数值类型和自定义类型。但无论是哪种类型，都需要在Driver程序中进行定义。所以我们可以说Spark累加器不支持自定义。

三、Spark累加器支持数值类型

Spark累加器支持数值类型，包括整型、浮点型等。

val sc = new SparkContext(...)
val counter = sc.longAccumulator("counter")

val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
rdd.foreach(x => counter.add(x))

println(counter.value)

上面的代码定义了一个Long类型的累加器，并在并行化的RDD中遍历每个元素，将它们累加到累加器counter中。最后输出累加器的值即可。

四、Spark累加器支持自定义类型

除了数值类型，Spark累加器还支持自定义类型。自定义类型需要实现序列化接口和累加器型接口。

class MyType(var name: String) {
  override def toString: String = s"MyType($name)"
}

class MyAccumulator extends AccumulatorV2[MyType, mutable.Set[MyType]] {
  private val _set: mutable.Set[MyType] = mutable.Set()

  override def isZero: Boolean = _set.isEmpty

  override def copy(): AccumulatorV2[MyType, mutable.Set[MyType]] = {
    val newAcc = new MyAccumulator()
    newAcc._set.addAll(_set)
    newAcc
  }

  override def reset(): Unit = _set.clear()

  override def add(v: MyType): Unit = _set += v

  override def merge(other: AccumulatorV2[MyType, mutable.Set[MyType]]): Unit = {
    _set ++= other.value
  }

  override def value: mutable.Set[MyType] = _set
}

val myAccumulator = new MyAccumulator
sc.register(myAccumulator, "myAcc")

val rdd = sc.parallelize(Seq(MyType("a"), MyType("b"), MyType("c")))
rdd.foreach(myAccumulator.add)

println(myAccumulator.value)

上面的代码定义了一个自定义类型MyType和一个自定义类型的累加器MyAccumulator，并在注册时指定了自定义的名字”myAcc”。最后遍历RDD并将元素添加到自定义累加器中，最后输出累加器的值即可。