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PySpark - 广播与累积器( Broadcast & Accumulator)

对于并行处理，Apache Spark使用共享变量。 当驱动程序将任务发送到集群上的执行程序时，共享变量的副本将在集群的每个节点上运行，以便可以将其用于执行任务。

Apache Spark支持两种类型的共享变量 -

• Broadcast
• Accumulator

让我们详细了解它们。

广播(Broadcast)

广播变量用于跨所有节点保存数据副本。 此变量缓存在所有计算机上，而不是在具有任务的计算机上发送。 以下代码块包含PySpark的Broadcast类的详细信息。

class pyspark.Broadcast (
   sc = None, 
   value = None, 
   pickle_registry = None, 
   path = None
)

以下示例显示如何使用Broadcast变量。 Broadcast变量有一个名为value的属性，它存储数据并用于返回广播值。

----------------------------------------broadcast.py--------------------------------------
from pyspark import SparkContext 
sc = SparkContext("local", "Broadcast app") 
words_new = sc.broadcast(["scala", "java", "hadoop", "spark", "akka"]) 
data = words_new.value 
print "Stored data -> %s" % (data) 
elem = words_new.value[2] 
print "Printing a particular element in RDD -> %s" % (elem)
----------------------------------------broadcast.py--------------------------------------

Command - 广播变量的命令如下 -

$SPARK_HOME/bin/spark-submit broadcast.py

Output - 以下命令的输出如下。

Stored data -> [
   'scala',  
   'java', 
   'hadoop', 
   'spark', 
   'akka'
]
Printing a particular element in RDD -> hadoop

蓄能器(Accumulator)

累加器变量用于通过关联和交换操作聚合信息。 例如，您可以使用累加器进行求和操作或计数器（在MapReduce中）。 以下代码块包含PySpark的Accumulator类的详细信息。

class pyspark.Accumulator(aid, value, accum_param)

以下示例显示如何使用Accumulator变量。 Accumulator变量有一个名为value的属性，类似于广播变量。 它存储数据并用于返回累加器的值，但仅在驱动程序中可用。

在此示例中，累加器变量由多个工作程序使用并返回累计值。

----------------------------------------accumulator.py------------------------------------
from pyspark import SparkContext 
sc = SparkContext("local", "Accumulator app") 
num = sc.accumulator(10) 
def f(x): 
   global num 
   num+=x 
rdd = sc.parallelize([20,30,40,50]) 
rdd.foreach(f) 
final = num.value 
print "Accumulated value is -> %i" % (final)
----------------------------------------accumulator.py------------------------------------

Command - 累加器变量的命令如下 -

$SPARK_HOME/bin/spark-submit accumulator.py

Output - 上面命令的输出如下。

Accumulated value is -> 150