关于spark中map、reduce的一点疑问

Question

刚接触spark，很多东西不太明白，现在的需求是这样的，假设我在外部声明了一个字段，在map中对这个字段进行了赋值，然后在reduce中对这个字段进行取值操作。我以wordcount为例，
object WordCount {
var str:String=null
   def main(args: Array[String]) {
     if (args.length < 1) {
       System.err.println("Usage: <file>")
      System.exit(1)
     }
  
     val conf = new SparkConf()
    val sc = new SparkContext(conf)
     val line = sc.textFile(args(0))
  
val counts= line.flatMap(_.split(" ")).map(word=>{
str="welcome to spark"
(word, 1)
})
println(str)
val finalRdd= counts.reduceByKey((x,y)=>{
x+y
println(str)
}).collect().foreach(println)
  
     sc.stop()
  }
 }
这是一个简单的wordcount代码,我只是声明了一个全局变量str，并且在map中对str进行了赋值操作，我想知道为什么map和reduce之间的那个println语句打印出来的str是null，是不是因为我没有进行action操作，map语句还没有执行的原因么？我希望将map中的str的赋值的内容传到reduce中去，在reduce中进行操作，请问有什么办法吗？

Answer 1

你定义的str是本地的变量，不能够被集群中其他节点共享使用，你可以通过broadcast（广播）出去，使所有worker节点共享此变量使用。

Answer 2

据我所知广播变量不能再map中定义，而我的值需要通过map生成，需要将值传给广播变量，在序列化的时候会出现问题。

Answer 3

你分析的是对的 因为没有进行action的操作，所以RDD只是记忆了操作，而并没有进行操作。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/**
  * Created by mahuichao on 16/8/12.
  */
object Test04 {
  var str: String = ""  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("test04").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("FATAL")    val path = "/Users/mahuichao/Downloads/test.txt"
    val file = sc.textFile(path)    file.flatMap(_.split(" ")).map { word =>
      str = "hello the crude world"
      (word, (1, str))
      //      (word,1)
    }.reduceByKey {
      case (x: (Int, String), y: (Int, String)) =>
        println("I am the value of str:" + str)
        (x._1 + y._1, str)
    }.map { case (x, (y1, y2)) =>
      (x, y1)
    }.collect().foreach(println)  }
}