企业网站架构/百度学术论文查重官网入口
闭包：作用域内访问自己的函数变量、属性（包括表达式等）（个人理解）
spark中的闭包理解我们可以通过一个小例子
object Test {
def main(args:Array[String]):Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("test");
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3))
var counter = 0
//warn: don't do this
rdd.foreach(x => counter += x)
println("Counter value: "+counter)
sc.stop()
}
}
如上所示程序打印的结果是0不是6.
问题分析：counter是在foreach函数外部定义的，也就是在driver程序中定义，而foreach函数是属于rdd对象的，rdd函数的执行位置是各个worker节点（或者说worker进程），main函数是在driver节点上（或者说driver进程上）执行的，所以当counter变量在driver中定义，被在rdd中使用的时候，出现了变量的“跨域”问题，也就是闭包问题。
问题解释：
对于上面程序中的counter变量，由于在main函数和在rdd对象的foreach函数是属于不同“闭包”的，所以，传进foreach中的counter是一个副本，初始值都为0。foreach中叠加的是counter的副本，不管副本如何变化，都不会影响到main函数中的counter，所以最终打印出来的counter为0.
当用户提交了一个用scala语言写的Spark程序，Spark框架会调用哪些组件呢？首先，这个Spark程序就是一个“Application”，程序里面的mian函数就是“Driver Program”， 前面已经讲到它的作用，只是，dirver程序的可能运行在客户端，也有可有可能运行在spark集群中，这取决于spark作业提交时参数的选定，比如，yarn-client和yarn-cluster就是分别运行在客户端和spark集群中。在driver程序中会有RDD对象的相关代码操作，比如下面代码的newRDD.map()
class Test{
def main(args: Array[String]) {
val sc = new SparkContext(new SparkConf())
val newRDD = sc.textFile("")
newRDD.map(data => {
//do something
println(data.toString)
})
}
}
涉及到RDD的代码，比如上面RDD的map操作，它们是在Worker节点上面运行的，所以spark会透明地帮用户把这些涉及到RDD操作的代码传给相应的worker节点。如果在RDD map函数中调用了在函数外部定义的对象，因为这些对象需要通过网络从driver所在节点传给其他的worker节点，所以要求这些类是可序列化的，比如在Java或者scala中实现Serializable类，除了java这种序列化机制，还可以选择其他方式，使得序列化工作更加高效。worker节点接收到程序之后，在spark资源管理器的指挥下运行RDD程序。不同worker节点之间的运行操作是并行的。
在worker节点上所运行的RDD中代码的变量是保存在worker节点上面的，在spark编程中，很多时候用户需要在driver程序中进行相关数据操作之后把该数据传给RDD对象的方法以做进一步处理，这时候，spark框架会自动帮用户把这些数据通过网络传给相应的worker节点。除了这种以变量的形式定义传输数据到worker节点之外，spark还另外提供了两种机制，分别是broadcast和accumulator。相比于变量的方式，在一定场景下使用broadcast比较有优势，因为所广播的数据在每一个worker节点上面只存一个副本，而在spark算子中使用到的外部变量会在每一个用到它的task中保存一个副本，即使这些task在同一个节点上面。所以当数据量比较大的时候，建议使用广播而不是外部变量。
参考博客：
https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/56840473