转载自：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量：广播变量（broadcast variable）与累加器（accumulator） 累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象 ...

一、RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许 ...

spark累计器 因为task的执行是在多个Executor中执行，所以会出现计算总量的时候，每个Executor只会计算部分数据，不能全局计算。 累计器是可以实现在全局中进行累加计数。 注意： 累加器只能在driver端定义，driver端读取，不能在Executor端读取。 广播变量 ...

Spark 的一个核心功能是创建两种特殊类型的变量：广播变量和累加器 广播变量(groadcast varible)为只读变量，它有运行SparkContext的驱动程序创建后发送给参与计算的节点。对那些需要让工作节点高效地访问相同数据的应用场景，比如机器学习。我们可以在SparkContext ...

由于spark是分布式的计算，所以使得每个task间不存在共享的变量，而为了实现共享变量spark实现了两种类型 - 累加器与广播变量， 对于其概念与理解可以参考：共享变量(广播变量和累加器) 。可能需要注意：Spark累加器(Accumulator)陷阱及解决办法 因此，我们便可以利 ...

一、累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量，使用filter/reduce也可以，但是使用累加器是一种更方便的方式，累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器 ...

一、前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的，所以当Executor中需要引用外部变量时，需要使用广播变量。 累机器相当于统筹大变量，常用于计数，统计。 二、具体原理 1、广播变量 广播变量理解图 注意事项 ...

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（broadcast variable ...