Spark两种共享变量：广播变量（broadcast variable）与累加器（accumulator）。累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象。
1、广播变量的引入：
（1）没有引入广播变量前的情形：
Spark 会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便，但也很低效。原因有二：首先，默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的；其次，事实上你可能会在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark 会为每个操作分别发送。
用一段代码来更直观的解释：
上述代码中：
list是在driver端创建的，但是因为需要在excutor端执行task，所以driver会把list以task的形式发送到excutor端，如果有很多个task，就会有很多给excutor端携带很多个list，如果这个list非常大的时候，就可能会造成内存溢出（如下图所示）。这个时候就引出了广播变量。上述代码的filter算子每处理一个line，就会发送给executor一个task(包含一个list)。
（2）引入广播变量：
将list设置为广播变量，当executor端用到这个list时，在每个executor端会有一个叫blockManager的对象来管理被声明为广播变量。 下次driver再发送task后，就不需要再携带list了。因为此时task到达executor，首先去blockManager中查找是否有执行本次task需要的广播变量。如果存在，直接拿来用。但是广播变量在executor端是不可以被改变的。 综上：
- 不能将RDD广播除去，可以将RDD的结果广播出去，例如rdd.collect()
- 广播变量只能在drvier端进行定义，在executor端使用，不能在executor中改变广播变量的值（如果在程序中改变的话，直接报错哦）。
具体的使用：
[scala代码]
具体的使用
[java代码]
2、累加器
（1）问题抛出：
那么有没有一种功能，可以让driver统计所有executor执行变量的累加和呢？即让driver打印变量的值为100呢？我们的累加器可以实现。
（2）累加器的使用
[scala代码]
[java代码]
关于累加器需要注意的是：
（1）如下图注释所示，在executor中打印累加器，spark1.6和spark2.3还是有区别的。
（2）累加器并须在driver端进行定义。（不能在executor端进行定义，需要使用sc进行定义）
（3）在1.6版本直接使用sc.accumulator(0)，直接传一个初始值(这里是0)就可以了。但是在2.3版本中有了区别：
另外就是两个版本中自定义累加器也有比较大的变化。
