Spark 中的累加器有什么作用?

计数器：在任务执行期间对某些事件的数量进行计数。例如，在Spark应用程序中，可以使用累加器来计算错误的数量或行数。
求和器：在任务执行期间对某些值进行求和。例如，在Spark应用程序中，可以使用累加器来计算数值型变量的总和，例如统计总销售额。
累加器的主要作用是在并行处理期间共享和更新数据，从而避免使用共享变量（如全局变量）的并发问题。在Spark中，累加器的更新是“原子的”，这意味着多个任务可以同时更新累加器，而不会导致竞争条件或数据不一致的问题。
Spark中的累加器是一种重要的工具，可以帮助您在任务执行期间跟踪信息和聚合数据。如果您需要在Spark应用程序中收集有关任务执行进度的信息或聚合数据，则可以考虑使用累加器。