Spark累加器詳解

一、Spark累加器有哪些特點

Spark累加器（Accumulator）是在Spark分散式計算框架中一個很重要的概念。它是在分散式計算過程中，允許用戶在多個節點上進行分散式聚合操作的一種機制。

Spark累加器有以下幾個特點：

1、只有Driver程序可以對累加器進行寫操作，但所有的Worker節點都可以讀取累加器的值；

2、累加器的值每次在Worker節點上更新後，都會匯總到Driver程序中；

3、累加器在多個聚合操作中可以疊加使用。

二、Spark累加器不支持自定義

Spark累加器支持兩種類型的累加器：數值類型和自定義類型。但無論是哪種類型，都需要在Driver程序中進行定義。所以我們可以說Spark累加器不支持自定義。

三、Spark累加器支持數值類型

Spark累加器支持數值類型，包括整型、浮點型等。

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)

上面的代碼定義了一個Long類型的累加器，並在並行化的RDD中遍歷每個元素，將它們累加到累加器counter中。最後輸出累加器的值即可。

四、Spark累加器支持自定義類型

除了數值類型，Spark累加器還支持自定義類型。自定義類型需要實現序列化介面和累加器型介面。

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)

上面的代碼定義了一個自定義類型MyType和一個自定義類型的累加器MyAccumulator，並在註冊時指定了自定義的名字”myAcc”。最後遍歷RDD並將元素添加到自定義累加器中，最後輸出累加器的值即可。