本节我们会介绍一种在tasks之间共享可读写变量的方式，就是累加器变量。
累加器变量
累加器变量是在tasks之间可以进行读写的变量，所有tasks可共享。累加器变量有以下两个特点：
- 写操作：只允许进行增加，比如var += delta，或者是用户自定义的满足交换律和结合律的其他函数。这样可以简化Spark累加器变量的同步实现成本，使得同步过程更加高效。
- 读操作：只允许在Driver中读取，不能在task中读取到累加器变量。
实现原理
每个Executor各自可以在累加器变量中增加delta值，Executor把delta值发送给Driver，Driver将所有的delta值加在一起。以下图为例，定义了一个累加器变量VALID，初始值为0。Executor1增加42，Driver接收到之后，VALID的值为42。Executor2增加8，VALID的值为50。Executor3增加10，VALID的值为60。在Driver中读取该变量时，得到的结果为60。
第一个Executor增加42
累加器变量为42，第二个Executor增加8
第三个Executor增加10，累加器变量最终为60
准确性保证
累加器变量对于Action类型的算子，和Transformations类型的算子，准确性的保证是不同的。
- Action：由于Action只会在执行成功后，Spark保证不会重复执行，因此在Action中修改累加器变量，可以保证只执行一次。
- Transformation：Spark不会保证已经成功执行的Transformation过程不会重复执行，可能会出现执行失败、内存不足或者等情况，因此累加器变量的修改可能会发生多次。
应用场景
下面我们列举一些累加器变量的应用场景：
- 性能统计：统计处理过的日志总数，执行总时间，错误数等等；
- 控制计算流：
- 条件判断：统计错误日志数，超过设定的阈值后停止计算；
- 循环判断：统计一些迭代算法的指标，判断是否需要停止迭代。
- 系统监控：输出监控Spark运行状态的一些指标；
- 性能评估和调试。
要尽可能的控制使用累加器变量的场景，对于一些统计类数据，比如UV，是不适合使用累加器变量来计算的。
小结
本节我们介绍了累加器变量的概念，特性和应用场景。它是可读写的变量，在executors中进行修改，在driver中读取。对于一些需要进行全局简单统计的场景可以使用。
