本地list对象被发送到每个分区的处理线程上使用，也就是一个executor内，其实存放了两份一样的数据，executor是进程，进程内资源共享，这两份数据没有必要，造成内存资源浪费。如果将本地list对象标记为广播变量对象，那么当出现上述情况下，spark就会给每个executor来一份数据，而不是像原本那样，每个分区的处理线程都来一份，节省内存使用广播变量后，每个executor只会收到一份数据集，内部的各个线程（分区）共享这一份数据集 使用方法
# 1.将本地list标记为广播变量 broadcast = sc.broadcast(list) # 2.使用广播变量，从broadcast对象中取出本地list即可 value = broadcast.value # 先把list放进broadcast内部，然后从broadcast内部取出，中间传输的是broadcast这个对象 # 主要中间传输的是broadcast对象，spark就会检查每个executor中是否有broadcast对象，如果没有，则传输累加器 为什么使用累加器？
当count来自driver对象，executor中的map算子需要count对象时，driver会将count对象复制发送给每个executor，所以不管executor中累加到多少，都和driver这个count无关，这时就需要使用累加器实现全局变量定义。 使用方法
sc.accumulator(初始值) # 这个对象唯一和前面提到的count不同的是这个对象可以从各个executor中收集到他们的执行结果，作用回自己身上注意事项
使用累加器的时候，要注意，因为rdd是过程数据，如果rdd被多次使用，可能会重新构建rdd。如果累加器代码在重新构建的步骤中，累加器累加代码就会被执行多次解决方法：将rdd加入缓存或者CheckPoint即可
