简述解释 Spark 中的 Accumulator 共享变量 ？
在Apache Spark中，累加器（Accumulator）是一种专门为并行和分布式环境设计的共享变量，主要用于对信息进行聚合，例如计数器或求和。累加器的设计旨在解决分布式计算中的变量共享和更新问题。以下是累加器的基本概念和工作原理：
- 累加器的定义：
- 累加器是一种只能进行“累加”（或其他“关联”操作）的变量。它们通常用于实现计数器或求和。
- 累加器的核心特性是，它们在工作节点（Executor）上是只写的，在驱动程序（Driver）上是可读的。
- 工作原理：
- 当在Executor上执行任务时，可以对累加器进行“累加”操作。但是，这些更改只是本地的，并不会立即反映到Driver上的累加器值。
- 只有在任务完成后，这些本地的累加操作才会被合并并发送回Driver，更新Driver上的累加器值。
- 容错性：
- 累加器的更新是在每个任务结束时发送一次，因此如果一个任务失败并重新执行，那么其累加操作也会被重新应用。
- 为了避免重复计数，通常应确保只在幂等操作（如统计失败任务的数量）或在确信任务不会重复执行的情况下使用累加器。
- 创建和使用：
- 在Spark中，可以通过调用
SparkContext.accumulator(initialValue)方法创建一个累加器，其中initialValue是初始值。 - 创建后，可以在任务中使用
+=操作（或其他适当的操作）来更新累加器的值。在Driver程序中，可以通过调用value属性来读取累加器的值。
- 在Spark中，可以通过调用
- 自定义累加器：
- Spark还允许创建自定义累加器。用户可以定义自己的累加逻辑，以支持除了简单计数和求和之外的更复杂的聚合操作。
- 注意事项：
- 累加器不应用于需要读写共享状态的任务，因为它们在任务执行过程中只能写不能读。
- 在任务中对累加器的读操作可能会得到不一致或过时的信息。
总的来说，累加器是Spark中处理并行计算中的聚合问题的一种有效工具。通过提供一种安全且高效的方式来更新全局状态，累加器在实践中广泛用于诊断信息的收集、计数器以及其他需要全局聚合的场景中。