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在 PySpark 中，累加器（Accumulator）是一种特殊的共享变量，用于在分布式计算中安全地聚合来自多个 Executor 节点的数据到 Driver 节点。它主要解决了分布式环境下跨节点状态共享的问题，特别适合计数、求和等聚合操作。

累加器的核心特性

1. 单向通信：Executor 只能对累加器执行更新操作，不能读取其值；只有 Driver 可以读取累加器的最终结果
2. 分布式安全：Spark 会自动处理任务重试时的累加器更新，确保结果正确性
3. 惰性执行：累加器的更新只有在 Action 操作触发时才会真正执行
4. 容错性：当任务失败重新计算时，Spark 会正确处理累加器的状态

累加器的类型

1. 内置累加器：

   • 数值型累加器（LongAccumulator、DoubleAccumulator）
   • 集合累加器（CollectionAccumulator）

2. 自定义累加器：
   当内置累加器无法满足需求时，可以通过继承AccumulatorV2类实现自定义逻辑

内置累加器使用示例

1. 数值型累加器

from pyspark.sql import SparkSession# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \.appName("PySpark Accumulator Example") \.master("local[*]") \.getOrCreate()sc = spark.sparkContext# 创建累加器
count_acc = sc.longAccumulator("count_accumulator")  # 整数累加器
sum_acc = sc.doubleAccumulator("sum_accumulator")    # 浮点数累加器# 准备数据
data = sc.parallelize(range(1, 11))  # 1到10的数字# 使用累加器
def process_number(num):count_acc.add(1)  # 计数sum_acc.add(num)  # 求和data.foreach(process_number)# 在Driver端获取累加器结果
print(f"总记录数: {count_acc.value}")  # 输出: 总记录数: 10
print(f"总和: {sum_acc.value}")        # 输出: 总和: 55.0
print(f"平均值: {sum_acc.value / count_acc.value}")  # 输出: 平均值: 5.5spark.stop()

2. 集合累加器

集合累加器用于收集分布式计算中的元素：

from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder \.appName("Collection Accumulator Example") \.master("local[*]") \.getOrCreate()sc = spark.sparkContext# 创建集合累加器
collection_acc = sc.collectionAccumulator("collection_accumulator")# 准备数据
data = sc.parallelize(["apple", "banana", "apple", "orange", "banana"])# 使用累加器收集元素
data.foreach(lambda x: collection_acc.add(x))# 获取结果
print(f"收集到的元素: {collection_acc.value}")
# 可能输出: 收集到的元素: ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']# 去重处理
unique_elements = list(set(collection_acc.value))
print(f"唯一元素: {unique_elements}")
# 可能输出: 唯一元素: ['apple', 'banana', 'orange']spark.stop()

自定义累加器示例

当内置累加器不能满足需求时，可以实现自定义累加器。以下是一个统计字符串长度的累加器：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.util import AccumulatorV2
from typing import Tuple, Listclass StringLengthAccumulator(AccumulatorV2[str, Tuple[int, int]]):"""自定义累加器，统计字符串总长度和字符串数量结果为一个元组: (总长度, 总数量)"""def __init__(self):self.total_length = 0  # 总长度self.count = 0         # 总数量self.is_zero = Truedef reset(self):"""重置累加器为初始状态"""self.total_length = 0self.count = 0self.is_zero = Truedef add(self, value: str):"""添加一个字符串并更新状态"""self.total_length += len(value)self.count += 1self.is_zero = Falsedef merge(self, other: "StringLengthAccumulator"):"""合并另一个累加器的结果"""self.total_length += other.total_lengthself.count += other.countself.is_zero = (self.total_length == 0 and self.count == 0)def value(self) -> Tuple[int, int]:"""返回当前累加器的值"""return (self.total_length, self.count)def isZero(self) -> bool:"""检查累加器是否处于初始状态"""return self.is_zerodef copy(self) -> "StringLengthAccumulator":"""复制累加器"""new_acc = StringLengthAccumulator()new_acc.total_length = self.total_lengthnew_acc.count = self.countnew_acc.is_zero = self.is_zeroreturn new_acc# 使用自定义累加器
if __name__ == "__main__":spark = SparkSession.builder \.appName("Custom String Length Accumulator") \.master("local[*]") \.getOrCreate()sc = spark.sparkContext# 注册自定义累加器str_acc = StringLengthAccumulator()sc.register(str_acc, "string_length_accumulator")# 测试数据data = sc.parallelize(["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"])# 使用累加器data.foreach(lambda s: str_acc.add(s))# 获取结果total_length, count = str_acc.valueprint(f"总字符串数量: {count}")          # 输出: 总字符串数量: 5print(f"字符串总长度: {total_length}")   # 输出: 字符串总长度: 25print(f"平均字符串长度: {total_length / count}")  # 输出: 平均字符串长度: 5.0spark.stop()

累加器使用注意事项

1. 不要在 Transformation 中读取累加器值：
   Transformation 是惰性执行的，且可能被多次计算，在其中读取累加器值会得到不可靠的结果。

2. 累加器更新可能被重复执行：
   当任务失败重试时，Spark 会重新执行任务，导致累加器被多次更新。不过 Spark 内部会处理这种情况，确保每个任务的更新只被计算一次。

3. 累加器不应用于控制流：
   不要根据累加器的值来决定程序的执行路径，因为在 Transformation 中无法获取到正确的累加器值。

4. 累加器性能考量：
   频繁更新累加器会产生网络开销，因为每个更新都需要与 Driver 通信。对于性能敏感的场景，应批量更新或考虑其他方案。

5. 累加器与广播变量的区别：

   • 累加器：从 Executor 到 Driver 的单向数据聚合
   • 广播变量：从 Driver 到 Executor 的只读数据分发

合理使用累加器可以简化分布式计算中的状态聚合操作，尤其是在需要统计、计数或收集特定数据时，能显著提高代码的简洁性和效率。