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。