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# 1. 什么是共享变量
默认情况下，在一个对 RDD 操作的算子中如果使用到了外部 Driver 端定义的变量，这些变量将会被发送到每一个 Task 中，算子中的操作都是针对的这些变量的副本，并不会将结果更新到其他 Task 中，也不会更新到 Driver 端。在各任务之间支持通用的读写共享变量的效率是非常低的，但是 Spark 提供了两种常用的有限类型的共享变量：广播变量和累加器。
# 2. 广播变量
# 2.1.什么是广播变量
广播变量是由开发人员手动配置，将某个只读的变量广播到每个计算节点，每个计算节点上的所有 Task 使用这一个广播变量。同时 Spark 还采用了高效的广播算法分发这些变量，以减少网络传输上的开销。
广播变量是只读属性的，无法改变它的值。
由于闭包是将变量发送到了每一个 Task 中，当需要使用的变量是一个比较大的变量时，采用广播变量的方式要优于闭包的方式，可以有效地减少网络的传输和 Executor 端内存的占用。
# 2.2.如何使用广播变量
// 在 Driver 端广播一个变量
val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
rdd.map(data=>{
// 在 RDD 算子中获取广播变量
val broadcastGet = broadcastVar.value
})
# 3. 累加器
# 3.1.什么是累加器
累加器是一个在 Driver 端定义的工具，主要用于所有计算节点上对一个变量进行的共享操作，比如实现计数器或求和的功能。
Spark 默认支持两种数字类型的累加器：Long 和 Double，开发人员可以通过继承 AccumulatorV2 来添加新类型的支持，自定义的时候结果类型可能与添加的元素类型不一致。
在 Task 中不能读取累加器的值，只有在 Driver 端才可以拿到累加器的值。
只有在触发了 action 动作之后，累加器的值才会更新。
Spark 保证每个任务只更新累加器一次，因此重启任务时，不会更新累加器的值；但是在任务运行中，如果某个 Task 或者 Stage 失败重试的时候，更新操作可能会执行多次。
# 3.2.如何使用累加器
// Driver 端定义一个 Long 类型的累加器
val accum = sc.longAccumulator("My Accumulator")
// 在算子中使用累加器求和
sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum.add(x))
// 在 Driver 端获取累加器的值
println(accum.value) // print 10
