Spark一个非常重要的特性就是共享变量。

默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想

要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。

Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast Variable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝
一份，更大的用处是优化性能，减少网络传输以及内存消耗。Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。

Spark提供的Broadcast Variable，是只读的。并且在每个节点上只会有一份副本，而不会为每个task都拷贝一份副本。因此其最大作用，就是减少变量到各个节点的网络传

输消耗，以及在各个节点上的内存消耗。此外，spark自己内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。

可以通过调用SparkContext的broadcast()方法，来针对某个变量创建广播变量。然后在算子的函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本了。每个节点可以使

用广播变量的value()方法获取值。记住，广播变量，是只读的。

------java实现------

package cn.spark.study.core;

import java.util.Arrays;

import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.api.java.function.Function;

import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;

/**

 * 广播变量

 * @author bcqf

 *

 */

public class BroadcastVariable {

    public static void main(String[] args) {

        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("BroadcastVariable").setMaster("local");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 在java中，创建共享变量，就是调用SparkContext的broadcast()方法

        // 获取的返回结果是Broadcast<T>类型

        final int factor = 3;

        final Broadcast<Integer> factorBroadcast = sc.broadcast(factor);

        List<Integer> numberList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);

        JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);

        //让集合中的每个数字，都乘以外部定义的那个factor

        JavaRDD<Integer> multipleNumbers = numbers.map(new Function<Integer, Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override

            public Integer call(Integer v1) throws Exception {

                // 使用共享变量时，调用其value()方法，即可获取其内部封装的值

                int factor = factorBroadcast.value();

                return v1 * factor;

            }

        });

        multipleNumbers.foreach(new VoidFunction<Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override

            public void call(Integer t) throws Exception {

                System.out.println(t);

            }

        });

        sc.close();

    }

}

//结果

3
6
9
12
15

--------scala实现--------

package cn.spark.study.core

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

object BroadcastVariable {

  def main(args: Array[String]) {

    val conf = new SparkConf().setAppName("BroadcastVariable").setMaster("local")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val factor = 3;

    val factorBroadcast = sc.broadcast(factor)

    val numberArray = Array(1,2,3,4,5)

    val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)

    val multipleNumbers = numbers.map { num => num * factorBroadcast.value}

    multipleNumbers.foreach { num => println(num)}

  }

}

Spark提供的Accumulator，主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能。但是确给我们提供了多个task对一个变量并行操作的功能。

但是task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有Driver程序可以读取Accumulator的值。

------java实现-------

package cn.spark.study.core;

import java.util.Arrays;

import java.util.List;

import org.apache.spark.Accumulator;

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

public class AccumulatorVariable {

    public static void main(String[] args) {

        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Accumulator").setMaster("local");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 创建Accumulator变量

        // 需要调用SparkContext的accumulator()方法

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

        List<Integer> numberList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);

        JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(numberList);

        numbers.foreach(new VoidFunction<Integer>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override

            public void call(Integer t) throws Exception {

                // 然后在函数内部，就可以对Accumulator变量，调用add()方法，累加值

                sum.add(t);

            }

        });

        // 在driver程序中，可以调用Accumulator的value()方法，获取其值

        System.out.println(sum.value());

        sc.close();

    }

}

//结果
15

--------scala实现---------

package cn.spark.study.core

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

object AccumulatorVariable {

  def main(args: Array[String]) {

    val conf = new SparkConf().setAppName("AccumulatorVariable").setMaster("local")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val sum = sc.accumulator(0)

    val numberArray = Array(1,2,3,4,5)

    val numbers = sc.parallelize(numberArray, 1)

    numbers.foreach {num => sum += num }

    println(sum)

  }

}