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生产常用Spark累加器剖析之四

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

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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()
    }
    }

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