生产常用Spark累加器剖析之四
现象描述
val acc = sc.accumulator(0, “Error Accumulator”)
val data = sc.parallelize(1 to 10)
val newData = data.map(x => {
if (x % 2 == 0) {
accum += 1
}
})
newData.count
acc.value
newData.foreach(println)
acc.value上述现象，会造成acc.value的最终值变为10
原因分析
Spark中的一系列transform操作都会构造成一长串的任务链，此时就需要通过一个action操作来触发（lazy的特性），accumulator也是如此。
- 因此在一个action操作之后，调用value方法查看，是没有任何变化
- 第一次action操作之后，调用value方法查看，变成了5
- 第二次action操作之后，调用value方法查看，变成了10
原因就在于第二次action操作的时候，又执行了一次累加器的操作，同个累加器，在原有的基础上又加了5，从而变成了10
解决方案
通过上述的现象描述，我们可以很快知道解决的方法：只进行一次action操作。基于此，我们只要切断任务之间的依赖关系就可以了，即使用cache、persist。这样操作之后，那么后续的累加器操作就不会受前面的transform操作影响了
相关案例
- 需求
使用Accumulators统计emp表中NULL出现的次数以及正常数据的条数 & 打印正常数据的信息
- 数据
7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800.00 20 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-2-20 1600.00 300.00 30 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-2-22 1250.00 500.00 30 7566 JONES MANAGER 7839 1981-4-2 2975.00 20 7654 MARTIN SALESMAN 7698 1981-9-28 1250.00 1400.00 30 7698 BLAKE MANAGER 7839 1981-5-1 2850.00 30 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-6-9 2450.00 10 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-4-19 3000.00 20 7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 5000.00 10 7844 TURNER SALESMAN 7698 1981-9-8 1500.00 0.00 30 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-5-23 1100.00 20 7900 JAMES CLERK 7698 1981-12-3 950.00 30 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-3 3000.00 20 7934 MILLER CLERK 7782 1982-1-23 1300.00 10 - 遇到的坑 & 解决方法
现象描述 & 原因分析：
我们都知道，spark中的一系列transform操作会构成一串长的任务链，此时就需要通过一个action操作来触发； accumulator也是一样的，只有当action操作执行时，才会触发accumulator的执行； 因此在一个action操作之前，我们调用accumulator的value方法是无法查看其数值的，肯定是没有任何变化的； 所以在对normalData进行foreach操作之后，即action操作之后，我们会发现累加器的数值就变成了11； 之后，我们对normalData再进行一次count操作之后，即又一次的action操作之后，其实这时候，又去执行了一次前面的transform操作； 因此累加器的值又增加了11，变成了22
解决办法：
经过上面的分析，我们可以知道，使用累加器的时候，我们只有使用一次action操作才能够保证结果的准确性 因此，我们面对这种情况，是有办法的，做法就是切断它们相互之间的依赖关系即可 因此对normalData使用cache方法，当RDD第一次被计算出来时，就会被直接缓存起来 再调用时，相同的计算操作就不会再重新计算一遍
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 使用Spark Accumulators完成Job的数据量处理 * 统计emp表中NULL出现的次数以及正常数据的条数 & 打印正常数据的信息 */ object AccumulatorsApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("AccumulatorsApp") val sc = new SparkContext(conf) val lines = sc.textFile("E:/emp.txt") // long类型的累加器值 val nullNum = sc.longAccumulator("NullNumber") val normalData = lines.filter(line => { var flag = true val splitLines = line.split("\t") for (splitLine <- splitLines){ if ("".equals(splitLine)){ flag = false nullNum.add(1) } } flag }) // 使用cache方法，将RDD的第一次计算结果进行缓存；防止后面RDD进行重复计算，导致累加器的值不准确 normalData.cache() // 打印每一条正常数据 normalData.foreach(println) // 打印正常数据的条数 println("NORMAL DATA NUMBER: " + normalData.count()) // 打印emp表中NULL出现的次数 println("NULL: " + nullNum.value) sc.stop() } }
原文地址：https://blog.51cto.com/14309075/2414001