累加器和广播变量在哪些场景使用？累加器是分布式的并且共享只写变量。如果在转换运算符中调用了累加器，并且没有后续的动作运算符，则不会执行累加器。如果后面两次调用action操作符，累加器会被执行两次，导致过度加法。

　　1、广播变量的使用介绍

　　解决的场景：

　　将Driver进程的共享数据发送给所有子节点的Executor进程的每个任务。如果不使用广播变量技术，Driver端默认会将共享数据分发给各个[Task]，对网络分发造成很大压力。

　　如果采用广播变量技术，Driver端的共享数据只会发送给每个[Executor]。 Executor 中的所有任务都重用这个对象。确保共享对象是[可序列化的]。因为跨节点传输的数据必须是可序列化的。

　　将共享对象广播到Driver端的每个Executor：

　　val bc = sc.broadcast(共享对象)

　　在执行器中获得：

　　bc.值

　　2、累加器的使用方法

　　集群中的所有 Executor 对同一个变量执行累积操作。 Spark 目前只支持累加 [add] 操作。内置3个累加器：【LongAccumulator】、【DoubleAccumulator】、【CollectionAccumulator】。

　　如何使用整数累加器？

　　在Driver端定义整数累加器并赋初值。

　　acc=sc.accumulator(0)

　　Executor端每次累加1

　　acc+=1

　　或者 acc.add(1)

　　3、综合案例

　　以上代码不仅练习了累加器和广播变量在哪些场景使用，还练习了如何使用函数式编程(Map、Filter)，如何创建上下文变量，以及如何使用并行性。这些练习比较全面，希望能帮助你学习更多技能。更多关于IT大数据培训的问题，欢迎咨询千锋教育在线名师，如果想要了解我们的师资、课程、项目实操的话可以点击咨询课程顾问，获取试听资格来试听我们的课程，在线零距离接触千锋教育大咖名师，让你轻松从入门到精通。