Accumulator即累加器，与Mapreduce counter的应用场景差不多，都能很好地观察task在运行期间的数据变化，Spark中的Accumulator各task可以对Accumulator值进行累加，但是最终的返回值只能在Driver端获取，同时原生支持Int和Double类型的Accumulator，也支持对Accumulator自定义类型及命名，以便我们更好的对程序进行调优
1.能精确地统计数据的各种属性。例如可以统计出符合user ID的记录数，在一个时间段内产生了多少次购买,通常我们在ETL使用Accumulator去统计出各种属性的数据
2.轻量级的调试工具，能观测到每个task的信息。如通过Accumulator可以在Spark UI观测到每个task所处理的记录数，如下图
3.从集群的资源利用率来精确的测量出Spark应用的资源利用率，如通过Accumulator可以很以知道有多少的数据是来自HDFS，shuffle所处理的数据量如何以及RDD的重新计算次数，这些都是我们Spark应用调优的有利信息
在Action算子中更新Accumulator，Spark保证在每个task对Accumulator只进行一次累加，即便是task重启也是如此，但注意在如果Accumulator是在transformation算子进行累加的，那么一旦task失败或被重启，则Accumulator会被累加多次
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