spark 累加器

一、累加器简介

在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量，使用filter/reduce也可以，但是使用累加器是一种更方便的方式，累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。

使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值，Task端进行的是累加操作。

创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名，下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值。

示例代码：

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;

import org.apache.spark.api.java.function.ForeachFunction;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;

import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


/**
 * @author CC11001100
 */
public class SparkWebUIShowAccumulatorDemo {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
        LongAccumulator fooCount = spark.sparkContext().longAccumulator("fooCount");

        spark.createDataset(Collections.singletonList(1024), Encoders.INT())
                .foreach((ForeachFunction<Integer>) fooCount::add);

        try {
            TimeUnit.DAYS.sleep(365 * 10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

启动的时候注意观察控制台上输出的Spark Web UI的地址：

打开此链接，点进去Jobs-->Stage，可以看到fooCount累加器的值已经被累加到了1024：

 

 

二、Accumulator的简单使用

Spark内置了三种类型的Accumulator，分别是LongAccumulator用来累加整数型，DoubleAccumulator用来累加浮点型，CollectionAccumulator用来累加集合元素。

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;

import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.CollectionAccumulator;
import org.apache.spark.util.DoubleAccumulator;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;

import java.util.Arrays;


/**
 * 累加器的基本使用
 *
 * @author CC11001100
 */
public class AccumulatorsSimpleUseDemo {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
        SparkContext sc = spark.sparkContext();

        // 内置的累加器有三种，LongAccumulator、DoubleAccumulator、CollectionAccumulator
        // LongAccumulator: 数值型累加
        LongAccumulator longAccumulator = sc.longAccumulator("long-account");
        // DoubleAccumulator: 小数型累加
        DoubleAccumulator doubleAccumulator = sc.doubleAccumulator("double-account");
        // CollectionAccumulator：集合累加
        CollectionAccumulator<Integer> collectionAccumulator = sc.collectionAccumulator("double-account");

        Dataset<Integer> num1 = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3), Encoders.INT());
        Dataset<Integer> num2 = num1.map((MapFunction<Integer, Integer>) x -> {
            longAccumulator.add(x);
            doubleAccumulator.add(x);
            collectionAccumulator.add(x);
            return x;
        }, Encoders.INT()).cache();

        num2.count();

        System.out.println("longAccumulator: " + longAccumulator.value());
        System.out.println("doubleAccumulator: " + doubleAccumulator.value());
        // 注意，集合中元素的顺序是无法保证的，多运行几次发现每次元素的顺序都可能会变化
        System.out.println("collectionAccumulator: " + collectionAccumulator.value());

    }

}

 

三、自定义Accumulator

当内置的Accumulator无法满足要求时，可以继承AccumulatorV2实现自定义的累加器。

实现自定义累加器的步骤：

1. 继承AccumulatorV2，实现相关方法

2. 创建自定义Accumulator的实例，然后在SparkContext上注册它

 

假设要累加的数非常大，内置的LongAccumulator已经无法满足需求，下面是一个简单的例子用来累加BigInteger：

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;

import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.AccumulatorV2;

import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 自定义累加器
 *
 * @author CC11001100
 */
public class CustomAccumulatorDemo {

    // 需要注意的是累加操作不能依赖顺序，比如类似于StringAccumulator这种则会得到错误的结果
    public static class BigIntegerAccumulator extends AccumulatorV2<BigInteger, BigInteger> {

        private BigInteger num = BigInteger.ZERO;

        public BigIntegerAccumulator() {
        }

        public BigIntegerAccumulator(BigInteger num) {
            this.num = new BigInteger(num.toString());
        }

        @Override
        public boolean isZero() {
            return num.compareTo(BigInteger.ZERO) == 0;
        }

        @Override
        public AccumulatorV2<BigInteger, BigInteger> copy() {
            return new BigIntegerAccumulator(num);
        }

        @Override
        public void reset() {
            num = BigInteger.ZERO;
        }

        @Override
        public void add(BigInteger num) {
            this.num = this.num.add(num);
        }

        @Override
        public void merge(AccumulatorV2<BigInteger, BigInteger> other) {
            num = num.add(other.value());
        }

        @Override
        public BigInteger value() {
            return num;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
        SparkContext sc = spark.sparkContext();

        // 直接new自定义的累加器
        BigIntegerAccumulator bigIntegerAccumulator = new BigIntegerAccumulator();
        // 然后在SparkContext上注册一下
        sc.register(bigIntegerAccumulator, "bigIntegerAccumulator");

        List<BigInteger> numList = Arrays.asList(new BigInteger("9999999999999999999999"), new BigInteger("9999999999999999999999"), new BigInteger("9999999999999999999999"));
        Dataset<BigInteger> num = spark.createDataset(numList, Encoders.kryo(BigInteger.class));
        Dataset<BigInteger> num2 = num.map((MapFunction<BigInteger, BigInteger>) x -> {
            bigIntegerAccumulator.add(x);
            return x;
        }, Encoders.kryo(BigInteger.class));

        num2.count();
        System.out.println("bigIntegerAccumulator: " + bigIntegerAccumulator.value());

    }

}

思考：内置的累加器LongAccumulator、DoubleAccumulator、CollectionAccumulator和我上面的自定义BigIntegerAccumulator，它们都有一个共同的特点，就是最终的结果不受累加数据顺序的影响（对于CollectionAccumulator来说，可以简单的将结果集看做是一个无序Set），看到网上有博主举例子StringAccumulator，这个就是一个错误的例子，就相当于开了一百个线程，每个线程随机sleep若干毫秒然后往StringBuffer中追加字符，最后追加出来的字符串是无法被预测的。总结一下就是累加器的最终结果应该不受累加顺序的影响，否则就要重新审视一下这个累加器的设计是否合理。

 

四、使用Accumulator的陷阱

来讨论一下使用累加器的一些陷阱，累加器的累加是在Task中进行的，而这些Task就是我们在Dataset上调用的一些算子操作，这些算子操作有Transform的，也有Action的，来探讨一下不同类型的算子对Accumulator有什么影响。

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;

import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;

import java.util.Arrays;

/**
 * 累加器使用的陷阱
 *
 * @author CC11001100
 */
public class AccumulatorTrapDemo {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
        SparkContext sc = spark.sparkContext();
        LongAccumulator longAccumulator = sc.longAccumulator("long-account");

        // ------------------------------- 在transform算子中的错误使用 -------------------------------------------

        Dataset<Integer> num1 = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3), Encoders.INT());
        Dataset<Integer> nums2 = num1.map((MapFunction<Integer, Integer>) x -> {
            longAccumulator.add(1);
            return x;
        }, Encoders.INT());

        // 因为没有Action操作，nums.map并没有被执行，因此此时广播变量的值还是0
        System.out.println("num2 1: " + longAccumulator.value()); // 0

        // 调用一次action操作，num.map得到执行，广播变量被改变
        nums2.count();
        System.out.println("num2 2: " + longAccumulator.value());  // 3

        // 又调用了一次Action操作，广播变量所在的map又被执行了一次，所以累加器又被累加了一遍，就悲剧了
        nums2.count();
        System.out.println("num2 3: " + longAccumulator.value()); // 6

        // ------------------------------- 在transform算子中的正确使用 -------------------------------------------

        // 累加器不应该被重复使用，或者在合适的时候进行cache断开与之前Dataset的血缘关系，因为cache了就不必重复计算了
        longAccumulator.setValue(0);
        Dataset<Integer> nums3 = num1.map((MapFunction<Integer, Integer>) x -> {
            longAccumulator.add(1);
            return x;
        }, Encoders.INT()).cache(); // 注意这个地方进行了cache

        // 因为没有Action操作，nums.map并没有被执行，因此此时广播变量的值还是0
        System.out.println("num3 1: " + longAccumulator.value()); // 0

        // 调用一次action操作，广播变量被改变
        nums3.count();
        System.out.println("num3 2: " + longAccumulator.value());  // 3

        // 又调用了一次Action操作，因为前一次调用count时num3已经被cache，num2.map不会被再执行一遍，所以这里的值还是3
        nums3.count();
        System.out.println("num3 3: " + longAccumulator.value()); // 3

        // ------------------------------- 在action算子中的使用 -------------------------------------------
        longAccumulator.setValue(0);
        num1.foreach(x -> {
            longAccumulator.add(1);
        });
        // 因为是Action操作，会被立即执行所以打印的结果是符合预期的
        System.out.println("num4: " + longAccumulator.value()); // 3

    }

}

 

五、Accumulator使用的奇淫技巧

累加器并不是只能用来实现加法，也可以用来实现减法，直接把要累加的数值改成负数就可以了：

package cc11001100.spark.sharedVariables.accumulators;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.util.LongAccumulator;

import java.util.Arrays;

/**
 * 使用累加器实现减法
 *
 * @author CC11001100
 */
public class AccumulatorSubtraction {

    public static void main(String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();
        Dataset<Integer> nums = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), Encoders.INT());
        LongAccumulator longAccumulator = spark.sparkContext().longAccumulator("AccumulatorSubtraction");

        nums.foreach(x -> {
            if (x % 3 == 0) {
                longAccumulator.add(-2);
            } else {
                longAccumulator.add(1);
            }
        });
        System.out.println("longAccumulator: " + longAccumulator.value()); // 2

    }

}
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 原创出处：https://www.cnblogs.com/cc11001100/p/9901606.html