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会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，更大的用处是优化性能，减少网络传输以及内存消耗。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。
广播变量
广播变量允许我们将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。 广播的数据被集群不同节点共享，且默认存储在内存中，读取速度比较快。 Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的shuffle操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存，在运行任务之前被反序列化出来。这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据，或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候，显式地创建广播变量才有用。
累加器
累加器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。它可以被用来实现计数器和总和。Spark原生地只支持数字类型的累加器。我们可以自己添加新类型。 提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法。
