一般情况下，当一个 传递给 Spark 操作 ( 例如 map 和 reduce) 的函数在 远 程 节 点上面 运 行 时 ，Spark 操作 实际 上操作的是 这 个函数所用 变 量的一个独立副本。 这 些 变 量被复制到每台机器上，并且 这 些 变 量在 远 程机器上   的所有更新都不会 传递 回 驱动 程序。通常跨任 务 的 读 写 变 量是低效的，但是， Spark 还 是 为两 种常 见 的使用模式提供了 两 种有限的共享 变 量：广播 变 量（ broadcast variable ）和累加器（ accumulator ）。


广播 变 量

广播 变 量允 许 程序 员缓 存一个只 读 的 变 量在每台机器上面，而不是每个任 务 保存一份拷 贝 。例如，利用广播 变 量，我 们 能 够 以一种更有效率的方式将一个大数据量 输 入集合的副本分配给 每个 节 点。（Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machine rather than shipping a copy of it with tasks.They can be used, for example, to give every node a copy of a large input dataset in an efficient manner.）Spark也尝试 着利用有效的广播算法去分配广播 变 量，以 减 少通信的成本。一个广播变量可以通过调用  SparkContext.broadcast(v)  方法从一个初始变量v中创建。广播变量是v的一个包装 变 量，它的 值 可以通 过  value  方法 访问 ，下面的代 码说 明了 这 个 过 程：


<span > scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
 broadcastVar: spark.Broadcast[Array[Int]] = spark.Broadcast(b5c40191-a864-4c7d-b9bf-d87e1a4e787c)
 scala> broadcastVar.value
 res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)</span>



     广播变量创建以后，我们就能够在集群的任何函数中使用它来代替变量 v ，这样我们就不需要再次传递变量v到每个节点上。另外，为了保证所有的节点得到广播变量具有相同的值，对象v不能在广播之后被修改。

累加器

顾 名思 义 ，累加器是一种只能通 过 关 联 操作 进 行“加”操作的 变 量，因此它能 够 高效的 应 用于并

行操作中。它们能够用来实现  counters  和  sums  。Spark原生支持数值类型的累加器，开发者

可以自己添加支持的类型。 如果创建了一个具名的累加器，它可以在spark的UI中显示。这对 于理解 运 行 阶 段(running stages)的 过 程有很重要的作用。（注意： 这 在python中 还 不被支 持） 一个累加器可以通 过调 用  SparkContext.accumulator(v)  方法从一个初始 变 量 v 中 创 建。 运 行在 集群上的任 务 可以通 过  add  方法或者使用  +=  操作来 给 它加 值 。然而，它 们 无法 读 取 这 个 值 。只有 驱动 程序可以使用  value  方法来 读 取累加器的 值 。   如下的代 码 ，展示了如何利用累 加器将一个数 组 里面的所有元素相加： 


<span >scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator")
accum: spark.Accumulator[Int] = 0
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum += x)
...
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.value
res2: Int = 10</span>



这 个例子利用了内置的整数 类 型累加器。开 发 者可以利用子 类 AccumulatorParam 创 建自己的

累加器 类 型。AccumulatorParam接口有 两 个方法：  zero  方法 为 你的数据 类 型提供一个“0 值 ”（zero value）；  addInPlace  方法 计 算 两 个 值 的和。例如，假 设 我 们 有一个  Vector  类 代表 数学上的向量，我 们 能 够  如下定 义 累加器： 

<span >object VectorAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Vector] {
  def zero(initialValue: Vector): Vector = {
    Vector.zeros(initialValue.size)
  }
  def addInPlace(v1: Vector, v2: Vector): Vector = {
    v1 += v2
  }
}
// Then, create an Accumulator of this type:
val vecAccum = sc.accumulator(new Vector(...))(VectorAccumulatorParam)</span>




在scala中，Spark支持用更一般的Accumulable接口来累积数据-结果类型和用于累加的元素类 型 不一 样 （例如通 过 收集的元素建立一个列表）。Spark也支持用  SparkContext.accumulableCollection  方法累加一般的scala集合类型。


 从 spark 官方网站 查 看一些 spark 运 行例子。 另 外， Spark 的 example 目 录 包含几个 Spark 例子，你能 够 通 过 如下方式 运 行 Java 或者 scala 例子： 

./bin/run-example SparkPi


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中的数据是有效的格式是非常重要的事情。