Spark累加器是一个相对简单但功能强大的工具，它主要用于在分布式计算环境中进行全局变量的累加操作。
一、定义与用途
- 定义：在Spark中，累加器（Accumulator）是一种只能被添加的分布式变量，用于将运行在集群节点上的任务中的结果累积到驱动程序（Driver Program）中。
- 用途：累加器主要用于支持只读的聚合操作，比如计数或求和等。它是Spark中一种非常有用的共享变量，尤其在执行计算时需要对某个变量进行累加或求和的场景。
二、工作原理
- 初始化：累加器在创建时会被初始化为一个初始值，这个值可以是整数、长整数、浮点数或用户自定义的类型。
- 更新：在任务执行过程中，每个节点上的任务可以通过
add方法向累加器添加自己的部分结果。这些部分结果会被汇总到最终的累加器值中。 - 读取：累加器的值只能从各个节点传输到驱动程序，而不能反向传播。只有驱动程序可以访问累加器的最终值，通过累加器的
value方法获取。
三、使用步骤
- 创建SparkContext对象：这是与Spark集群交互的入口。
- 初始化累加器：使用SparkContext的
accumulator方法来创建一个累加器。 - 创建RDD：使用
parallelize方法将一个Python列表或其他集合转化为RDD（弹性数据集）。 - 对RDD进行操作：在RDD的操作中使用累加器进行累加。需要注意的是，在执行行动操作（如
foreach或collect）时，累加器才会被更新。 - 获取累加器的结果：在驱动程序中通过累加器的
value方法获取最终值。 - 关闭Spark上下文：完成计算后，关闭Spark上下文以释放资源。
四、使用场景与示例
- 使用场景：累加器常用于统计类场景，如统计最近1小时多少用户或IP访问数量、监控某些异常行为等。
- 示例：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建 Spark 配置
conf = SparkConf().setAppName("AccumulatorExample").setMaster("local[*]")
# 创建 Spark 上下文对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 初始化一个整型累加器
accum = sc.accumulator(0)
# 创建一个 RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
# 使用 foreach 操作来更新累加器
def add_to_accum(x):
global accum
accum += x
rdd.foreach(add_to_accum) # 遍历 RDD 中的每个元素并更新累加器
# 打印累加器的值
print("Accumulated value is: ", accum.value) # 输出累加器的最终值
# 关闭 Spark 上下文
sc.stop()
五、注意事项
- 累加器的值只有在驱动程序中才能访问和获取。
- 对于行动操作中使用的累加器，Spark只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。
- 自定义累加器时，需要定义自己的累加逻辑和数据结构，并实现
AccumulatorParam接口中的zero和addInPlace方法。