让我从您的“背景问题”开始。变换操作喜欢
map，
join，
groupBy等分为两类;
那些需要从所有分区中输入数据进行洗牌的企业，而那些不需要。像操作
groupBy和
join需要洗牌，因为你需要把所有的RDD的相同的按键分区所有记录（想想如何SQL的
JOIN和
GROUPBYOPS工作）。在另一方面，
map，
flatMap，
filter，等不需要洗牌，因为操作的工作原理上一步的分区的输入罚款。它们一次只能处理单个记录，而不是具有匹配键的一组记录。因此，不需要改组。
要了解“额外地图”没有明显的开销，此背景是必需的。诸如
map，
flatMap等之类的一系列操作被“压缩”到一个“阶段”（当您在Spark
Web控制台中查看作业的详细信息时将显示该阶段），以便仅实现一个RDD，最后一个实现舞台。
关于您的第一个问题。我不会为此使用累加器。它们用于“边带”数据，例如计算要分析的坏行数。在此示例中，作为示例，您可能使用累加器来计算在1半径内与在1半径内的对（x，y）对。
JavaPiSparkSpark发行版中的示例已尽善尽美。您应该研究它为什么起作用。这是大数据系统的正确数据流模型。您可以使用“聚合器”。在Javadocs中，单击“索引”的一下
agg，
aggregate和
aggregateByKey功能。但是，它们不再是可以理解的，在这里也没有必要。他们提供更大的灵活性比
map随后
reduce，所以他们是值得了解的
代码的问题在于，您实际上是在试图告诉Spark该怎么做，而不是表达您的意图并让Spark优化它为您执行的方式。
最后，我建议您购买和研究O’Reilly的“ Learning Spark”。它很好地解释了内部细节（例如暂存），并显示了许多示例代码，您也可以使用。
