Spark共享变量

共享变量

通常情况下,当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的,支持读写的共享变量是低效的。尽管如此,Spark提供了两种有限类型的共享变量,广播变量和累加器。

 

广播变量

广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上,而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量,进而减少通信的开销。

Spark的动作通过一系列的步骤执行,这些步骤由分布式的洗牌操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存,在运行任务之前被反序列化出来。这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据,或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候,显式地创建广播变量才有用。

通过在一个变量v上调用SparkContext.broadcast(v)可以创建广播变量。广播变量是围绕着v的封装,可以通过value方法访问这个变量。举例如下:

 

scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3)) broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0) scala> broadcastVar.value res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

 

在创建了广播变量之后,在集群上的所有函数中应该使用它来替代使用v.这样v就不会不止一次地在节点之间传输了。另外,为了确保所有的节点获得相同的变量,对象v在被广播之后就不应该再修改。

 

累加器

累加器是仅仅被相关操作累加的变量,因此可以在并行中被有效地支持。它可以被用来实现计数器和总和。Spark原生地只支持数字类型的累加器,编程者可以添加新类型的支持。如果创建累加器时指定了名字,可以在Spark的UI界面看到。这有利于理解每个执行阶段的进程。(对于python还不支持)

累加器通过对一个初始化了的变量v调用SparkContext.accumulator(v)来创建。在集群上运行的任务可以通过add或者”+=”方法在累加器上进行累加操作。但是,它们不能读取它的值。只有驱动程序能够读取它的值,通过累加器的value方法。

下面的代码展示了如何把一个数组中的所有元素累加到累加器上:

 

scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator") accum: spark.Accumulator[Int] = 0 scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum += x) ... 10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s scala> accum.value res2: Int = 10

 

尽管上面的例子使用了内置支持的累加器类型Int,但是开发人员也可以通过继承AccumulatorParam类来创建它们自己的累加器类型。AccumulatorParam接口有两个方法:

zero方法为你的类型提供一个0值。

addInPlace方法将两个值相加。

假设我们有一个代表数学vector的Vector类。我们可以向下面这样实现:

 

object VectorAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Vector] { def zero(initialValue: Vector): Vector = { Vector.zeros(initialValue.size) } def addInPlace(v1: Vector, v2: Vector): Vector = { v1 += v2 } } // Then, create an Accumulator of this type: val vecAccum = sc.accumulator(new Vector(...))(VectorAccumulatorParam)

在Scala里,Spark提供更通用的累加接口来累加数据,尽管结果的类型和累加的数据类型可能不一致(例如,通过收集在一起的元素来创建一个列表)。同时,SparkContext..accumulableCollection方法来累加通用的Scala的集合类型。

 

累加器仅仅在动作操作内部被更新,Spark保证每个任务在累加器上的更新操作只被执行一次,也就是说,重启任务也不会更新。在转换操作中,用户必须意识到每个任务对累加器的更新操作可能被不只一次执行,如果重新执行了任务和作业的阶段。

累加器并没有改变Spark的惰性求值模型。如果它们被RDD上的操作更新,它们的值只有当RDD因为动作操作被计算时才被更新。因此,当执行一个惰性的转换操作,比如map时,不能保证对累加器值的更新被实际执行了。下面的代码片段演示了此特性:

 

val accum = sc.accumulator(0) data.map { x => accum += x; f(x) } //在这里,accum的值仍然是0,因为没有动作操作引起map被实际的计算.
    原文作者:spark
    原文地址: https://www.cnblogs.com/langren1992/p/5015870.html
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