一、累加器
在Spark中，累加器（Accumulator）是一种特殊的变量，用于把所有任务的输出累加到一个共享变量中。Spark中的累加器特别适合进行“累加”操作，例如计数和求和。
累加器的主要特点和用途如下：
-
全局性: 累加器是所有任务共享的变量。每个任务可以向累加器添加数据，但是只有驱动程序可以访问累加器的值。
-
并发性和效率: Spark会确保每个累加器在每个任务中只更新一次，从而避免了不必要的通信开销。
-
容错性: 如果某个任务失败，Spark会自动重新计算并更新累加器的值。
-
常用于调试和监控: 累加器可以用于方便地监控和调试Spark应用程序的状态。
需要注意的是，累加器的更新是在行动操作（例如col