Spark学习实例(Python)：共享变量Shared Variables

通常在使用Spark算子函数，比如使用map()或者reduce函数我们向函数传入条件时，函数内部可以使用驱动程序中定义的变量，但是这样会使集群中所有任务都会得到变量新的副本，这些副本的更新不会传播回驱动程序，导致读写共享变量效率低下或者内存溢出，为了解决这个问题Spark提供了两种共享变量类型：广播变量和累加器

• 广播变量：用来高效分发较大对象，只能在Driver定义，不能在Executor端定义，同时RDD不存储数据所以不能广播出去
• 累加器：用来对信息进行聚合，常用场景reduce()

不使用广播变量，直接定义一个变量list，然后在filter()来判断元素是否存在list中，实现代码如下：

            
              from pyspark import SparkContext

if __name__ == '__main__':
    sc = SparkContext(appName="broadcast", master="local[*]")
    list = [2, 4, 6, 8]
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    rdd = sc.parallelize(data)
    print(rdd.filter(lambda x: list.__contains__(x)).collect())
    # [2, 4]
    sc.stop()
            
          

定义的list变量在驱动端Driver创建的，但是要到Executor端运行，Driver端会把list以task形式拷贝到Executor端，如果有很多task那么就会有很多list复制过去，这个list非常大的时候就会造成内存溢出，关系图如下所示：

使用广播变量，变量只会被发送到各节点一次，同时存放在Executor的BlockManager中，实现代码如下：

            
              from pyspark import SparkContext

if __name__ == '__main__':
    sc = SparkContext(appName="broadcast", master="local[*]")
    list = [2, 4, 6, 8]
    bclist = sc.broadcast(list)
    data = [1, 2, 3]
    rdd = sc.parallelize(data)
    print(rdd.map(lambda x: bclist.value[x]).collect())
    # [4, 6, 8]
    sc.stop()
            
          

关系图如下：

累加器，对作业执行过程事件进行计数，实现代码如下：

            
              from pyspark import SparkContext

if __name__ == '__main__':
    sc = SparkContext(appName="broadcast", master="local[*]")
    data = [1, 2, 3]
    rdd = sc.parallelize(data)
    accumulator = sc.accumulator(0)
    rdd.map(lambda x: accumulator.add(1)).collect()
    print(accumulator.value)
    # 3
    sc.stop()
            
          

关系图如下：

累加器在Driver端定义赋初始值，在Executor端更新，最后在Driver端读取最后的值。

 

Spark学习目录：

• Spark学习实例1(Python)：单词统计 Word Count
• Spark学习实例2(Python)：加载数据源Load Data Source
• Spark学习实例3(Python)：保存数据Save Data
• Spark学习实例4(Python)：RDD转换 Transformations
• Spark学习实例5(Python)：RDD执行 Actions
• Spark学习实例6(Python)：共享变量Shared Variables
• Spark学习实例7(Python)：RDD、DataFrame、DataSet相互转换
• Spark学习实例8(Python)：输入源实时处理 Input Sources Streaming
• Spark学习实例9(Python)：窗口操作 Window Operations