你还可以使用 destroy 方法彻底销毁广播变量，调用该方法后，如果计算任务中又用到广播变量，则会抛出异常。 广播变量在一定数据量范围内可以有效地使作业避免 Shuffle，使计算尽可能本地运行，Spark 的 Map 端连接操作就是用广播变量实现的。
通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器。下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例。override def merge: Unit = other match {. 通过上面代码，就可以同时统计两个变量的值了，当然如果需要更多，可以扩展。
累加器是Spark中提供的一种分布式的变量机制，其原理类似于mapreduce，即分布式的改变，然后聚合这些改变。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器。下面是一个简单的使用示
通常情况下，当向Spark操作传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供
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