spark 使用的架构是无共享的，数据分布在不同节点，每个节点有独立的 CPU、内存，不存在全局的内存使得变量能够共享，驱动程序和任务之间通过消息共享数据
举例来说，如果一个 RDD 操作使用了驱动程序中的变量，spark 会将这个变量的副本和 task 一起发送给 executor 中的执行者，对该变量的更新只存在于 task 的内部，并不会回传给驱动程序；
如果这个任务分为多个阶段，每个阶段开始时，驱动程序会把 变量 发送给 worker；
在实际场景中，驱动程序在 task 间共享一个巨大(如 100M)的查找表，并且该 task 有多个(如 10个)阶段，spark 会在每个阶段开始时，给每个 task 发送一份数据，那就是 1000M 的传输和存储
显然浪费资源且效率低下；
除此之外，有时我们需要不同节点的多个任务更新一个全局变量，然而这个变量并不回传给驱动程序，又如何同步更新呢？
共享变量
spark 提供了共享变量的概率满足上述需求
spark 提供了两种共享变量：广播变量 和 累加器
上图描述了共享变量的工作原理
共享变量的作用在于 减少网络传输，减少内存消耗；
其实是一种 spark 编程的优化方法
spark 三大数据结构
RDD：分布式数据集
广播变量：分布式只读共享变量
累加器：分布式只写共享变量
广播变量
spark 只会给 worker 发送一次广播变量(序列化的)，并且将它反序列化后存储在 executor 的内存中；
如果任务分为多个阶段，且每个阶段使用相同的变量，那么广播变量就无需每个阶段都传输数据，spark 会将传输过来的数据序列化后存储在 executor 的内存中，在任务开始前反序列化广播变量即可；
使用场景
1. 需要共享一个很大的数据集
2. 任务分为多个阶段，每个阶段使用相同的数据
使用方法
SparkContext.broadcast 方法用于创建一个广播变量；
broadcast 输入一个普通变量，返回一个 Broadcast 实例；
调用 Broadcast 实例的 value 属性可以获取变量值；
实例分析
import time from pyspark import SparkContext factor1 = ['sssssssssssssssssss']*100000 # 待广播的变量 factor2 = range(100000) if __name__ == '__main__': time.clock() sc = SparkContext() listRdd = sc.parallelize(factor2) ### 正确利用广播变量 # 测试：1.40s brodacastvalue = sc.broadcast(factor1) out = listRdd.map(lambda s: brodacastvalue.value[s-1]).collect() ### 不正确利用广播变量 # 测试：1.59s brodacastvalue = sc.broadcast(factor1).value out = listRdd.map(lambda s: brodacastvalue[s-1]).collect() # 这里注意了,并没有调用 广播变量,而是调用了它的 value,相当于直接调用了原来的数据 ### 不利用广播变量 # 测试：1.59s out = listRdd.map(lambda s: factor1[s-1]).collect() print out print(time.clock())
可以看到广播变量优化了效率，特别是替代 join 操作
累加器
累加器使得多个任务能够操作同一个全局变量， 并且能够回传给驱动程序；
它常用于计数、求和和聚合操作；
spark 支持数值型的累加，也支持自定义类型的累加；
使用方法
SparkContext.accumulator 创建一个累加器变量；
它接受两个参数：累加器的初值，累加器的名字，在 spark UI 中可看到，第二个参数可选
在 task 中只能使用累加器变量的 add 属性或者 += 来更新该变量；
在 驱动程序 中才能调用累加器变量的 value 属性，在 task 中不可以；
实例
from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(appName='leijiaqi') accum = sc.accumulator(10) # 初值，名字 # sc.parallelize([1, 2, 3, 4]).foreach(lambda x : accum.add(x)) # 调用 add 属性更新变量 def myadd(x): global accum accum+=x return accum sc.parallelize([1, 2, 3, 4]).foreach(myadd) # 使用 += 方法更新变量 print(accum.value) # 20 = 10+1+2+3+4 # sc.parallelize([1, 2, 3, 4]).foreach(lambda x : accum.value) # 在 task 中调用 value 报错:Exception: Accumulator.value cannot be accessed inside tasks
总结
累加器和广播变量使用非常复杂，本文仅介绍基本用法，二者结合使用可以满足很多复杂场景
参考资料：
https://blog.csdn.net/chongxin1/article/details/78048134
https://www.jianshu.com/p/687db128ff2f python 版