一、累加器简介
在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量，使用filter/reduce也可以，但是使用累加器是一种更方便的方式，累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。
使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值，Task端进行的是累加操作。
创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名，下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值。
示例代码：
package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;import org.apache.spark.api.java.function.ForeachFunction;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/**
* @author CC11001100
*/
public class SparkWebUIShowAccumulatorDemo { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
LongAccumulator fooCount = spark.sparkContext().longAccumulator("fooCount"); spark.createDataset(Collections.singletonList(), Encoders.INT())
.foreach((ForeachFunction<Integer>) fooCount::add); try {
TimeUnit.DAYS.sleep( * );
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} }}
启动的时候注意观察控制台上输出的Spark Web UI的地址：
打开此链接，点进去Jobs–>Stage，可以看到fooCount累加器的值已经被累加到了1024：
二、Accumulator的简单使用
Spark内置了三种类型的Accumulator，分别是LongAccumulator用来累加整数型，DoubleAccumulator用来累加浮点型，CollectionAccumulator用来累加集合元素。
package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.CollectionAccumulator;
import org.apache.spark.util.DoubleAccumulator;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;import java.util.Arrays;/**
* 累加器的基本使用
*
* @author CC11001100
*/
public class AccumulatorsSimpleUseDemo { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
SparkContext sc = spark.sparkContext(); // 内置的累加器有三种，LongAccumulator、DoubleAccumulator、CollectionAccumulator
// LongAccumulator: 数值型累加
LongAccumulator longAccumulator = sc.longAccumulator("long-account");
// DoubleAccumulator: 小数型累加
DoubleAccumulator doubleAccumulator = sc.doubleAccumulator("double-account");
// CollectionAccumulator：集合累加
CollectionAccumulator<Integer> collectionAccumulator = sc.collectionAccumulator("double-account"); Dataset<Integer> num1 = spark.createDataset(Arrays.asList(, , ), Encoders.INT());
Dataset<Integer> num2 = num1.map((MapFunction<Integer, Integer>) x -> {
longAccumulator.add(x);
doubleAccumulator.add(x);
collectionAccumulator.add(x);
return x;
}, Encoders.INT()).cache(); num2.count(); System.out.println("longAccumulator: " + longAccumulator.value());
System.out.println("doubleAccumulator: " + doubleAccumulator.value());
// 注意，集合中元素的顺序是无法保证的，多运行几次发现每次元素的顺序都可能会变化
System.out.println("collectionAccumulator: " + collectionAccumulator.value()); }}
三、自定义Accumulator
当内置的Accumulator无法满足要求时，可以继承AccumulatorV2实现自定义的累加器。
实现自定义累加器的步骤：
1. 继承AccumulatorV2，实现相关方法
2. 创建自定义Accumulator的实例，然后在SparkContext上注册它
假设要累加的数非常大，内置的LongAccumulator已经无法满足需求，下面是一个简单的例子用来累加BigInteger：
package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2;import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;/**
* 自定义累加器
*
* @author CC11001100
*/
public class CustomAccumulatorDemo { // 需要注意的是累加操作不能依赖顺序，比如类似于StringAccumulator这种则会得到错误的结果
public static class BigIntegerAccumulator extends AccumulatorV2<BigInteger, BigInteger> { private BigInteger num = BigInteger.ZERO; public BigIntegerAccumulator() {
} public BigIntegerAccumulator(BigInteger num) {
this.num = new BigInteger(num.toString());
} @Override
public boolean isZero() {
return num.compareTo(BigInteger.ZERO) == ;
} @Override
public AccumulatorV2<BigInteger, BigInteger> copy() {
return new BigIntegerAccumulator(num);
} @Override
public void reset() {
num = BigInteger.ZERO;
} @Override
public void add(BigInteger num) {
this.num = this.num.add(num);
} @Override
public void merge(AccumulatorV2<BigInteger, BigInteger> other) {
num = num.add(other.value());
} @Override
public BigInteger value() {
return num;
}
} public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
SparkContext sc = spark.sparkContext(); // 直接new自定义的累加器
BigIntegerAccumulator bigIntegerAccumulator = new BigIntegerAccumulator();
// 然后在SparkContext上注册一下
sc.register(bigIntegerAccumulator, "bigIntegerAccumulator"); List<BigInteger> numList = Arrays.asList(new BigInteger(""), new BigInteger(""), new BigInteger(""));
Dataset<BigInteger> num = spark.createDataset(numList, Encoders.kryo(BigInteger.class));
Dataset<BigInteger> num2 = num.map((MapFunction<BigInteger, BigInteger>) x -> {
bigIntegerAccumulator.add(x);
return x;
}, Encoders.kryo(BigInteger.class)); num2.count();
System.out.println("bigIntegerAccumulator: " + bigIntegerAccumulator.value()); }}
思考：内置的累加器LongAccumulator、DoubleAccumulator、CollectionAccumulator和我上面的自定义BigIntegerAccumulator，它们都有一个共同的特点，就是最终的结果不受累加数据顺序的影响（对于CollectionAccumulator来说，可以简单的将结果集看做是一个无序Set），看到网上有博主举例子StringAccumulator，这个就是一个错误的例子，就相当于开了一百个线程，每个线程随机sleep若干毫秒然后往StringBuffer中追加字符，最后追加出来的字符串是无法被预测的。总结一下就是累加器的最终结果应该不受累加顺序的影响，否则就要重新审视一下这个累加器的设计是否合理。
四、使用Accumulator的陷阱
来讨论一下使用累加器的一些陷阱，累加器的累加是在Task中进行的，而这些Task就是我们在Dataset上调用的一些算子操作，这些算子操作有Transform的，也有Action的，来探讨一下不同类型的算子对Accumulator有什么影响。
package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;import java.util.Arrays;/**
* 累加器使用的陷阱
*
* @author CC11001100
*/
public class AccumulatorTrapDemo { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
SparkContext sc = spark.sparkContext();
LongAccumulator longAccumulator = sc.longAccumulator("long-account"); // ------------------------------- 在transform算子中的错误使用 ------------------------------------------- Dataset<Integer> num1 = spark.createDataset(Arrays.asList(, , ), Encoders.INT());
Dataset<Integer> nums2 = num1.map((MapFunction<Integer, Integer>) x -> {
longAccumulator.add();
return x;
}, Encoders.INT()); // 因为没有Action操作，nums.map并没有被执行，因此此时广播变量的值还是0
System.out.println("num2 1: " + longAccumulator.value()); // 0 // 调用一次action操作，num.map得到执行，广播变量被改变
nums2.count();
System.out.println("num2 2: " + longAccumulator.value()); // 3 // 又调用了一次Action操作，广播变量所在的map又被执行了一次，所以累加器又被累加了一遍，就悲剧了
nums2.count();
System.out.println("num2 3: " + longAccumulator.value()); // 6 // ------------------------------- 在transform算子中的正确使用 ------------------------------------------- // 累加器不应该被重复使用，或者在合适的时候进行cache断开与之前Dataset的血缘关系，因为cache了就不必重复计算了
longAccumulator.setValue();
Dataset<Integer> nums3 = num1.map((MapFunction<Integer, Integer>) x -> {
longAccumulator.add();
return x;
}, Encoders.INT()).cache(); // 注意这个地方进行了cache // 因为没有Action操作，nums.map并没有被执行，因此此时广播变量的值还是0
System.out.println("num3 1: " + longAccumulator.value()); // 0 // 调用一次action操作，广播变量被改变
nums3.count();
System.out.println("num3 2: " + longAccumulator.value()); // 3 // 又调用了一次Action操作，因为前一次调用count时num3已经被cache，num2.map不会被再执行一遍，所以这里的值还是3
nums3.count();
System.out.println("num3 3: " + longAccumulator.value()); // 3 // ------------------------------- 在action算子中的使用 -------------------------------------------
longAccumulator.setValue();
num1.foreach(x -> {
longAccumulator.add();
});
// 因为是Action操作，会被立即执行所以打印的结果是符合预期的
System.out.println("num4: " + longAccumulator.value()); // }}
五、Accumulator使用的奇淫技巧
累加器并不是只能用来实现加法，也可以用来实现减法，直接把要累加的数值改成负数就可以了：
package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;import java.util.Arrays;/**
* 使用累加器实现减法
*
* @author CC11001100
*/
public class AccumulatorSubtraction { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
Dataset<Integer> nums = spark.createDataset(Arrays.asList(, , , , , , , ), Encoders.INT());
LongAccumulator longAccumulator = spark.sparkContext().longAccumulator("AccumulatorSubtraction"); nums.foreach(x -> {
if (x % == ) {
longAccumulator.add(-);
} else {
longAccumulator.add();
}
});
System.out.println("longAccumulator: " + longAccumulator.value()); // }}
