这期内容当中小编将会给大家带来有关Spark2.x中共享变量的累加器是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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为什么要定义累加器？

    在 Spark 应用程序中，我们经常会有这样的需求，如要需要统计符合某种特性数据的总数，这种需求都需要用到计数器。如果一个变量不被声明为一个累加器，那么它将在被改变时不会在 driver 端进行全局汇总，即在分布式运行时每个 task 运行的只是原始变量的 一个副本，并不能改变原始变量的值，但是当这个变量被声明为累加器后，该变量就会有分布式计数的功能。

  定义了一个累加器sum，而不是普通变量，实例实例代码如下：

package com.hadoop.ljs.spark220.studyimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/**  * @author: Created By lujisen  * @company ChinaUnicom Software JiNan  * @date: 2020-02-20 19:36  * @version: v1.0  * @description: com.hadoop.ljs.spark220.study  */object AccumlatorTest {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val sparkConf=new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("AccumlatorTest")    val sc=new SparkContext(sparkConf)    /*定义一个共享变量：累加器*/    val sum=sc.accumulator(0)    /*输入数据*/    val rdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5))    /*求和 ，然后各个元素加1*/    val rdd2=rdd1.map(x=>{      sum+=x      x    })    /*这里是个action操作 没有这个操作，程序不会执行*/    rdd2.collect()    println("求和："+sum)    sc.stop()  }}

运行结果如下,sum=15，符合我们的期望值：

结合上面的代码说一下累加器的执行过程：

 1).Accumulator需要在Driver进行定义和并初始化，并进行注册，同时Accumulator首先需要在Driver进行序列化，然后发送到Executor端；另外，Driver接收到Task任务完成的状态更新后，会去更新Value的值，然后在Action操作执行后就可以获取到Accumulator的值了。

  2).Executor接收到Task之后会进行反序列化操作，反序列化得到RDD和function，同时在反序列化的同时也去反序列化Accumulator，同时也会向TaskContext完成注册，完成任务计算之后，随着Task结果一起返回给Driver端进行处理。

    这里有执行过程图可以参考下：

累加器特性：

    1.累加器也是也具有懒加载属性，只有在action操作执行时，才会强制触发计算求值；

    2.累加器的值只可以在Driver端定义初始化，在Executor端更新，不能在Executor端进行定义初始化，不能在Executor端通过[.value]获取值，任何工作节点上的Task都不能访问累加器的值；

    3.闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法（在Java中是 add ）增加累加器的值。

特别提醒：

    累加器在Driver端定义赋初始值，累加器只能在Driver端读取最后的值，在Excutor端更新。

上述就是小编为大家分享的Spark2.x中共享变量的累加器是怎样的了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。