9.spark core之共享变量

简介

  spark执行操作时，可以使用驱动器程序Driver中定义的变量，但有时这种默认的使用方式却并不理想。

• 集群中运行的每个任务都会连接驱动器获取变量。如果获取的变量比较大，执行效率会非常低下。
• 每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值不会影响驱动器中的对应变量。如果驱动器需要获取变量的结果值，这种方式是不可行的。

  spark为了解决这两个问题，提供了两种类型的共享变量：广播变量（broadcast variable）和累加器（accumulator）。

• 广播变量用于高效分发较大的对象。会在每个执行器本地缓存一份大对象，而避免每次都连接驱动器获取。
• 累加器用于在驱动器中对数据结果进行聚合。

广播变量

原理

广播变量.png

• 广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。
• 在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor端无法修改广播变量的值。
• 如果不使用广播变量在Executor有多少task就有多少Driver端的变量副本；如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本。

用法

• 通过对一个类型T的对象调用SparkContext.broadcast创建出一个BroadCast[T]对象，任何可序列化的类型都可以这么实现。
• 通过value属性访问该对象的值
• 变量只会被发到各个节点一次，应作为只读值处理。（修改这个值不会影响到别的节点）

实例

  查询每个国家的呼号个数

python

# 将呼号前缀（国家代码）作为广播变量
signPrefixes = sc.broadcast(loadCallSignTable())

def processSignCount(sign_count, signPrefixes):
    country = lookupCountry(sign_count[0], signPrefixes.value)
    count = sign_count[1]
    return (country, count)

countryContactCounts = (contactCounts.map(processSignCount).reduceByKey((lambda x, y: x+y)))

countryContactCounts.saveAsTextFile(outputDir + "/countries.txt")

scala

// 将呼号前缀（国家代码）作为广播变量
val signPrefixes = sc.broadcast(loadCallSignTable())

def processSignCount(sign_count, signPrefixes):
    country = lookupCountry(sign_count[0], signPrefixes.value)
    count = sign_count[1]
    return (country, count)

val countryContactCounts = contactCounts.map{case (sign, count) => {
    val country = lookupInArray(sign, signPrefixes.value)
    (country, count)
    }}.reduceByKey((x, y) => x+y)
    
countryContactCounts.saveAsTextFile(outputDir + "/countries.txt")

java

// 将呼号前缀（国家代码）作为广播变量
final Broadcast<String[]> signPrefixes = sc.broadcast(loadCallSignTable());

JavaPairRDD<String, Integer> countryContactCounts = contactCounts.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, String, Integer>() {
    public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<String, Integer> callSignCount) {
        String sign = callSignCount._1();
        String country = lookupCountry(sign, signPrefixes.value());
        return new Tuple2(country, callSignCount._2()); 
    }
}).reduceByKey(new SumInts());

countryContactCounts.saveAsTextFile(outputDir + "/countries.txt");

累加器

原理

累加器.png

• 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。

用法

• 通过调用sc.accumulator(initivalValue)方法，创建出存有初始值的累加器。返回值为org.apache.spark.Accumulator[T]对象，其中T是初始值initialValue的类型。
• Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的+=方法增加累加器的值
• 驱动器程序可以调用累加器的value属性来访问累加器的值

实例

  累加空行

python

file = sc.textFile(inputFile)
# 创建Accumulator[Int]并初始化为0
blankLines = sc.accumulator(0)

def extractCallSigns(line):
    global blankLines # 访问全局变量
    if (line == ""):
        blankLines += 1
    return line.split(" ")

callSigns = file.flatMap(extractCallSigns)
callSigns.saveAsTextFile(outputDir + "/callsigns")
print "Blank lines: %d" % blankLines.value

scala

val file = sc.textFile("file.txt")
val blankLines = sc.accumulator(0) //创建Accumulator[Int]并初始化为0

val callSigns = file.flatMap(line => {
    if (line == "") {
        blankLines += 1 //累加器加1
    }
    line.split(" ")
})

callSigns.saveAsTextFile("output.txt")
println("Blank lines:" + blankLines.value)

java

JavaRDD<String> rdd = sc.textFile(args[1]);

final Accumulator<Integer> blankLines = sc.accumulator(0);

JavaRDD<String> callSigns = rdd.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    public Iterable<String> call(String line) {
        if ("".equals(line)) {
            blankLines.add(1);
        }
        return Arrays.asList(line.split(" "));
    }
});

callSigns.saveAsTextFile("output.text");
System.out.println("Blank lines:" + blankLines.value());