Spark一个非常重要的特性就是共享变量。
默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中，此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。
Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast Variable会将用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，即每个Executor拷贝一份，更大的用途是优化性能，减少网络传输以及内存损耗。Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。Broadcast Variable是共享读变量，task不能去修改它，而Accumulator可以让多个task操作一个变量。

广播变量

广播变量允许编程者在每个Executor上保留外部数据的只读变量，而不是给每个任务发送一个副本。
每个task都会保存一份它所使用的外部变量的副本，当一个Executor上的多个task都使用一个大型外部变量时，对于Executor内存的消耗是非常大的，因此，我们可以将大型外部变量封装为广播变量，此时一个Executor保存一个变量副本，此Executor上的所有task共用此变量，不再是一个task单独保存一个副本，这在一定程度上降低了Spark任务的内存占用。


Spark还尝试使用高效的广播算法分发广播变量，以降低通信成本。
Spark提供的Broadcast Variable是只读的，并且在每个Executor上只会有一个副本，而不会为每个task都拷贝一份副本，因此，它的最大作用，就是减少变量到各个节点的网络传输消耗，以及在各个节点上的内存消耗。此外，Spark内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。
可以通过调用SparkContext的broadcast()方法来针对每个变量创建广播变量。然后在算子的函数内，使用到广播变量时，每个Executor只会拷贝一份副本了，每个task可以使用广播变量的value()方法获取值。
在任务运行时，Executor并不获取广播变量，当task执行到 使用广播变量的代码时，会向Executor的内存中请求广播变量，如下图所示：

之后Executor会通过BlockManager向Driver拉取广播变量，然后提供给task进行使用，如下图所示：

广播大变量是Spark中常用的基础优化方法，通过减少内存占用实现任务执行性能的提升。

累加器

累加器（accumulator）：Accumulator是仅仅被相关操作累加的变量，因此可以在并行中被有效地支持。它们可用于实现计数器（如MapReduce）或总和计数。
Accumulator是存在于Driver端的，集群上运行的task进行Accumulator的累加，随后把值发到Driver端，在Driver端汇总（Spark UI在SparkContext创建时被创建，即在Driver端被创建，因此它可以读取Accumulator的数值），由于Accumulator存在于Driver端，从节点读取不到Accumulator的数值。
Spark提供的Accumulator主要用于多个节点对一个变量进行共享性的操作。Accumulator只提供了累加的功能，但是却给我们提供了多个task对于同一个变量并行操作的功能，但是task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值，只有Driver程序可以读取Accumulator的值。
Accumulator的底层原理如下图所示：