累加器和廣播變量在哪些場景使用？累加器是分布式的并且共享只寫變量。如果在轉換運算符中調用了累加器，并且沒有后續(xù)的動作運算符，則不會執(zhí)行累加器。如果后面兩次調用action操作符，累加器會被執(zhí)行兩次，導致過度加法。

　　1、廣播變量的使用介紹

　　解決的場景：

　　將Driver進程的共享數(shù)據(jù)發(fā)送給所有子節(jié)點的Executor進程的每個任務。如果不使用廣播變量技術，Driver端默認會將共享數(shù)據(jù)分發(fā)給各個[Task]，對網(wǎng)絡分發(fā)造成很大壓力。

　　如果采用廣播變量技術，Driver端的共享數(shù)據(jù)只會發(fā)送給每個[Executor]。 Executor 中的所有任務都重用這個對象。確保共享對象是[可序列化的]。因為跨節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)必須是可序列化的。

　　將共享對象廣播到Driver端的每個Executor：

　　val bc = sc.broadcast(共享對象)

　　在執(zhí)行器中獲得：

　　bc.值

　　2、累加器的使用方法

　　集群中的所有 Executor 對同一個變量執(zhí)行累積操作。 Spark 目前只支持累加 [add] 操作。內置3個累加器：【LongAccumulator】、【DoubleAccumulator】、【CollectionAccumulator】。

　　如何使用整數(shù)累加器？

　　在Driver端定義整數(shù)累加器并賦初值。

　　acc=sc.accumulator(0)

　　Executor端每次累加1

　　acc+=1

　　或者 acc.add(1)

　　3、綜合案例

　　以上代碼不僅練習了累加器和廣播變量在哪些場景使用，還練習了如何使用函數(shù)式編程(Map、Filter)，如何創(chuàng)建上下文變量，以及如何使用并行性。這些練習比較全面，希望能幫助你學習更多技能。更多關于IT大數(shù)據(jù)培訓的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師，如果想要了解我們的師資、課程、項目實操的話可以點擊咨詢課程顧問，獲取試聽資格來試聽我們的課程，在線零距離接觸千鋒教育大咖名師，讓你輕松從入門到精通。