甜橘子，专注成都网站制作网站设计与营销型网站建设与优化
QQ :532337155
电话：028-86922220
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
站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到普宁网站设计与普宁网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站设计制作、网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、空间域名、虚拟空间、企业邮箱。业务覆盖普宁地区。
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。
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
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
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()
}
}