本篇内容介绍了“Spark中的闭包是什么意思”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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在Spark的代码里，变量及函数的作用范围和声明周期在spark的集群运行模式下是比较难理解的，尤其是对初学者来说。这里的闭包问题跟在RDD的算子中操作作用域外部的变量有关。
Spark中的闭包变量一般指，在算子作用域的外部声明，却在算子作用域内存操作和执行的变量。
下面通过一个代码实例来帮助你更好的理解闭包问题，假如在Spark中想求一下5（1,2,3,4,5)个数的和sum(初始值为0)，这里先贴下代码：
package com.hadoop.ljs.spark220.study.closePackage;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import java.util.Arrays;import java.util.List;/** * @author: Created By lujisen * @company ChinaUnicom Software JiNan * @date: 2020-02-18 20:08 * @version: v1.0 * @description: com.hadoop.ljs.spark220.study.closePackage */public class SparkClosePackage { public static void main(String[] args) { SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkClosePackage").setMaster("local[*]"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf); List numList2 = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); final int[] sum = {0}; JavaRDD soureData = sc.parallelize(numList2); soureData.foreach(new VoidFunction() { @Override public void call(Integer value) throws Exception { sum[0] +=value; } }); System.out.println("求和结果"+sum[0]); sc.close(); }} 程序的输出结果：
结果是不是跟你想象的是不太一样，sum不是15 而是0。为什么呢？
这里就涉及到了RDD的作用域问题，对于RDD的各个算子来说，作用域只是算子的内存代码，上面的代码却操作了作用域外的变量sum，据不同的编程语言的语法，这种功能是可以做到的，而这种现象就叫做闭包,闭包简单来说，就是操作的不属于一个作用域范围的变量。
生产上一般我们都是提交Spark的任务到集群上执行，无论是standalone/yarn-client本地模式还是standalone/yarn-cluster集群模式，任务都是转化成task分批次发送到Worker节点的Executor中运行的，每一个批次的Task执行相同的代码，处理不同的数据，闭包变量在task执行之前，肯定是需要在driver端处理，然后被序列化成多个副本，每个副本都发送到各个executor进程中，以便后期task使用。
这里干涩的讲不太容易听明白，这里我从结合一个图再详细说一下：
这里你输入了数据（1,2,3,4,5)，这里有变量sum=0，想通过foreach算子，求和保存到sum中，我们将工程打包，提交到集群运行，这里肯定生产一个driver进行运行咱们的main函数，序列化sum变量，拷贝多个序列化后的副本到两个Executor中，当运行到foreach这个算子的时候，分批次发送task到已分配的Executor中执行，每个都保存了一个sum副本，这里算完以后，每个Executor会计算出自己的结果：一个是6，一个是9；最后你在driver端去打印这个sum的时候，Executor对sum的操作，driver是完全感知不到的。
因此综上所述，在你使用集群模式运行作业的时候，切忌不要在算子内部，对作用域外面的闭包变量进行改变其值的操作,因为那没有任何意义，算子仅仅会在executor进程中，改变变量副本的值，对于driver端的变量没有任何影响，我们也获取不到executor端的变量副本的值。
如果希望在集群模式下，对某个driver端的变量，进行分布式并行的、全局性的修改,可以使用Spark提供的全局累加器（Accumulator），后面我们会讲解一个Accumulator的高级用法，自定义Accumulator，实现任意机制和算法的全局计算器。
“Spark中的闭包是什么意思”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
