【摘要】：累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量，因此可以高效地被并行计算支持。Spark原生就支持Int和Double类型的累加器，开发者可以自己添加新的支持类型。一个累加器可以通过调用SparkContext.accumulator方法从一个初始值v中创建。只有驱动程序可以使用Accumulators对象的value方法来读取累加器的值。accum.value是获取累加器的计算结果值。由于累加器不是我们所要讲解的重点内容，这里对其初始化和使用只是做了简单的介绍。
累加器（Accumulators）是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量，因此可以高效地被并行计算支持。它们可以用来实现计数器（如MapReduce中）和求和器。Spark原生就支持Int和Double类型的累加器，开发者可以自己添加新的支持类型。
一个累加器可以通过调用SparkContext.accumulator（v）方法从一个初始值v中创建。运行在集群上的任务，可以通过使用+＝来给它加值。然而，他们不能读取这个值。只有驱动程序（Driver端的程序）可以使用Accumulators对象的value方法来读取累加器的值。
累加器使用方法如下：
下面我们简要解释一下上述三行代码的含义：
（1）sc是SparkContext的实例对象，该对象是在驱动程序的一部分，通过sc.accumulator（0这句代码生成一个累加器对象，即accum。(www.xing528.com)
（2）sc.parallelize（Array（1，2，3，4））.foreach（x＝＞accum+＝x）这行代码是在Spark集群的工作结点执行的（Worker结点），也即进行任务的具体计算。
（3）accum.value是获取累加器的计算结果值。
由于累加器不是我们所要讲解的重点内容，这里对其初始化和使用只是做了简单的介绍。
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