一,基本概念
累加器是Spark的一种变量,顾名思义该变量只能增加。有以下特点:
1,累加器只能在Driver端构建及并只能是Driver读取结果,Task只能累加。
2,累加器不会改变Spark Lazy计算的特点。只会在Job触发的时候进行相关累加操作。
3,现有累加器的类型。
二,累加器的使用
Driver端初始化,并在Action之后获取值。
val accum = sc.accumulator(0, "test Accumulator") accum.value
Executor端进行计算
accum+=1;
三,累加器的重点类
Class Accumulator extends Accumulable
主要是实现了累加器的初始化及封装了相关的累加器操作方法。同时在类对象构建的时候向我们的Accumulators注册了累加器。累加器的add操作的返回值类型和我们传入的值类型可以不一样。所以,我们一定要定义好如何累加和合并值。也即add方法
object Accumulators:
该方法在Driver端管理着我们的累加器,也包含了特定累加器的聚合操作。
trait AccumulatorParam[T] extends AccumulableParam[T, T]:
AccumulatorParam的addAccumulator操作的泛型封装,具体的实现还是要再具体实现类里面实现addInPlace方法。
object AccumulatorParam:
主要是进行隐式类型转换的操作。
TaskContextImpl:
在Executor端管理着我们的累加器。
四,累加器的源码解析
1,Driver端的初始化
val accum = sc.accumulator(0, "test Accumulator")
val acc = new Accumulator(initialValue, param, Some(name))
主要是在Accumulable(Accumulator)中调用了,这样我们就可以使用Accumulator使用了。
Accumulators.register(this)
2,Executor端的反序列化得到我们对象的过程
首先,我们的value_ 可以看到其并不支持序列化
@volatile @transient private var value_ : R = initialValue // Current value on master
其初始化是在我们反序列化的时候做的,反序列化还完成了Accumulator向我们的TaskContextImpl的注册
反序列化是在调用ResultTask的RunTask方法的时候做的
val (rdd, func) = ser.deserialize[(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)]( ByteBuffer.wrap(taskBinary.value), Thread.currentThread.getContextClassLoader)
过程中会调用
private def readObject(in: ObjectInputStream): Unit = Utils.tryOrIOException { in.defaultReadObject() value_ = zero deserialized = true // Automatically register the accumulator when it is deserialized with the task closure. // // Note internal accumulators sent with task are deserialized before the TaskContext is created // and are registered in the TaskContext constructor. Other internal accumulators, such SQL // metrics, still need to register here. val taskContext = TaskContext.get() if (taskContext != null) { taskContext.registerAccumulator(this) } }
3,累加器的累加
accum+=1;
param.addAccumulator(value_, term)
根据不同的累加器参数有不同的实现AccumulableParam
如,int类型。最终调用的AccumulatorParam特质的addAccumulator方法。
trait AccumulatorParam[T] extends AccumulableParam[T, T] { def addAccumulator(t1: T, t2: T): T = { addInPlace(t1, t2) } }
然后,调用的是各个具体实现的addInPlace方法
implicit object IntAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Int] { def addInPlace(t1: Int, t2: Int): Int = t1 + t2 def zero(initialValue: Int): Int = 0 }
返回后更新了我们的Accumulators的value_的值。
4,Accumulator的各个节点累加的之后的聚合操作
在Task类的run方法里面得到并返回的
(runTask(context), context.collectAccumulators())
最终在DAGScheduler里面调用了updateAccumulators(event)
在updateAccumulators方法中
Accumulators.add(event.accumUpdates)
具体内容如下:
def add(values: Map[Long, Any]): Unit = synchronized { for ((id, value) <- values) { if (originals.contains(id)) { // Since we are now storing weak references, we must check whether the underlying data // is valid. originals(id).get match { case Some(accum) => accum.asInstanceOf[Accumulable[Any, Any]] ++= value case None => throw new IllegalAccessError("Attempted to access garbage collected Accumulator.") } } else { logWarning(s"Ignoring accumulator update for unknown accumulator id $id") } } }
5,最后我们就可以获取到累加器的值了
accum.value
五,累加器使用注意事项
累加器不会改变我们RDD的Lazy的特性,之后再Action之后完成计算和更新。
但是假如出现两个Action公用一个转化操作,如map,在map里面进行累加器累加,那么每次action都会累加,造成某些我们不需要的结果。
六,自定义累加器
自定义累加器输出
七,总结
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