【Spark原理系列】Accumulator累加器原理用法示例源码详解-Toy模板网

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【Spark原理系列】Accumulator累加器原理场景示例源码详解

源自专栏《SparkML：Spark ML系列专栏目录》

原理

Accumulator是Spark中的一种分布式变量，用于在并行计算中进行累加操作。它是由MapReduce模型中的“全局计数器”概念演化而来的。

Accumulator提供了一个可写的分布式变量，可以在并行计算中进行累加操作。在Spark中，当一个任务对Accumulator进行累加操作时，这个操作会被序列化并发送到执行任务的节点上进行执行。然后，Spark会将所有节点上的结果合并起来，最终得到Accumulator的最终值。

场景

Accumulator的使用场景包括但不限于：

在并行计算中进行全局计数或求和操作；
在迭代算法中进行迭代过程中的统计操作；
在分布式机器学习中进行模型参数的更新。

下面是一个使用Accumulator进行计数操作的示例代码：

import org.apache.spark.{
   SparkConf, SparkContext}

object AccumulatorExample {
   
  def main(args: Array[String]): Unit = {
   
    val conf = new SparkConf().setAppName("AccumulatorExample").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
    val countAccumulator = sc.longAccumulator("countAccumulator")

    input.foreach(num => {
   
      countAccumulator.add(1)
    })

    println("Count: " + countAccumulator.value)

    sc.stop()
  }
}

在上述示例中，我们创建了一个名为countAccumulator的累加器，并将其初始化为0。然后，我们使用foreach操作对输入数据进行遍历，在每次遍历时将计数器加1。最后，我们通过调用value方法获取累加器的最终值并输出。

总结起来，Accumulator是Spark中用于分布式计算的一种特殊变量，可以在并行计算中进行累加操作，并提供了全局共享的能力。它的设计使得Spark可以高效地进行并行计算，并实现了类似于MapReduce模型中全局计数器的功能。

方法

AccumulatorV2是Spark中的一个类，用于定义和实现累加器的功能。下面是该类的方法总结

方法	描述
register	注册累加器，将其添加到累加器上下文中
isRegistered	判断累加器是否已经注册
id	获取累加器的ID
name	获取累加器的名称
countFailedValues	是否统计失败任务的值
toInfo	将累加器转化为AccumulableInfo对象
isAtDriverSide	判断当前累加器是否在Driver端
isZero	判断累加器是否为零值
copyAndReset	创建一个新的累加器副本，并将其重置为零值
copy	创建一个新的累加器副本
reset	重置累加器为零值
add	添加输入值进行累加
merge	合并另一个相同类型的累加器到当前累加器中
value	获取累加器的当前值

重要类

这些源码中定义了几个重要的类：

AccumulatorMetadata：用于存储累加器的元数据，包括ID、名称和是否计数失败值等。
AccumulatorV2：抽象类，定义了累加器的基本操作。它包含了注册、获取ID和名称、添加值、合并其他累加器、重置、复制、判断是否为零值、获取当前值等方法。
LongAccumulator：继承自AccumulatorV2，用于计算64位整数的和、计数和平均值的累加器。
DoubleAccumulator：继承自AccumulatorV2，用于计算双精度浮点数的和、计数和平均值的累加器。
CollectionAccumulator：继承自AccumulatorV2，用于收集元素列表的累加器。
AccumulatorContext：用于跟踪和管理累加器的对象。它包含了注册、获取、取消注册、清除等方法。

这些方法和类提供了对累加器的定义、注册、操作和管理的功能。通过使用这些累加器，可以方便地在Spark应用程序中进行分布式的聚合操作，并将结果返回给Driver端进行进一步处理。

示例

import org.apache.spark.util.{
   CollectionAccumulator, DoubleAccumulator, LongAccumulator}
import org.apache.spark.{
   SparkConf, SparkContext}

object AccumulatorExample {
   
  def main(args: Array[String]): Unit = {
   
    val conf = new SparkConf().setAppName("AccumulatorExample").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 创建LongAccumulator用于计算总和
    val sumAccumulator = new LongAccumulator
    sc.register(sumAccumulator, "sum")

    // 创建DoubleAccumulator用于计算平均值
    val avgAccumulator = new DoubleAccumulator
    sc.register(avgAccumulator, "avg")

    // 创建CollectionAccumulator用于收集元素列表
    val listAccumulator = new CollectionAccumulator[Int]
    sc.register(listAccumulator, "list")

    // 构造一个RDD
    val numbers = sc.parallelize(Seq(1L, 2L, 3L, 4L, 5L))

    // 使用累加器计算总和和平均值，并收集元素列表
    numbers.foreach {
    num =>
      sumAccumulator.add(num)
      avgAccumulator.add(num.toDouble)
      listAccumulator.add(num.toInt)
    }

    // 获取累加器的结果
    val sum = sumAccumulator.value
    val avg = avgAccumulator.value
    val list = listAccumulator.value

    println(s"The sum of numbers is: $sum")
    println(s"The average of numbers is: $avg")
    println(s"The list of numbers is: $list")

//    The sum of numbers is: 15
//    The average of numbers is: 15.0
//    The list of numbers is: [4, 1, 3, 2, 5]

    sc.stop()
  }
}