极客笔记Scala 使用 Spark collectionAccumulator 时的 ConcurrentModificationException 错误
在本文中，我们将介绍在使用 Scala 开发 Spark 应用程序时，当使用 collectionAccumulator 时可能遇到的 ConcurrentModificationException 错误，并提供解决方法和示例代码。
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简介
Spark 是一个强大的大数据处理框架，它提供了多种用于并行处理大规模数据的功能。在 Spark 中，collectionAccumulator 是一种用于返回多个 worker 节点上的累加器的技术，它可以在并行处理中方便地收集结果。但是，在使用 collectionAccumulator 时，我们有时会遇到 ConcurrentModificationException 错误。
这个错误通常发生在在多线程环境下，当一个线程正在遍历或修改集合中的元素，而另一个线程正在尝试修改该集合时。在 Spark 中，这可能会发生在使用 collectionAccumulator 的过程中，尤其是在并行处理的场景中。
ConcurrentModificationException 错误的解决方法
为了解决 ConcurrentModificationException 错误，我们可以采取以下几种方法：
1. 使用线程安全的集合类
一种解决方法是使用线程安全的集合类，例如 java.util.concurrent 包中的 ConcurrentHashMap，它支持并发读写操作。通过使用线程安全的集合类，我们可以避免并发修改集合的问题。
下面是一个使用 ConcurrentHashMap 的示例：
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
import org.apache.spark.util.{CollectionAccumulator, AccumulatorV2}
class ConcurrentMapAccumulator[T] extends AccumulatorV2[T, ConcurrentHashMap[T, Long]] {
private val map: ConcurrentHashMap[T, Long] = new ConcurrentHashMap
override def isZero: Boolean = map.isEmpty
override def copy(): AccumulatorV2[T, ConcurrentHashMap[T, Long]] = {
val newAcc = new ConcurrentMapAccumulator[T]
newAcc.merge(this)
newAcc
}
override def reset(): Unit = map.clear()
override def add(element: T): Unit = {
map.putIfAbsent(element, 0L)
map.computeIfPresent(element, (_, count) => count + 1)
}
override def merge(other: AccumulatorV2[T, ConcurrentHashMap[T, Long]]): Unit = {
other.value.forEach((element, count) => map.merge(element, count, _ + _))
}
override def value: ConcurrentHashMap[T, Long] = map
}
val accumulator = new ConcurrentMapAccumulator[String]
sparkContext.register(accumulator, "concurrentMapAccumulator")
// 使用 accumulator
accumulator.add("hello")
accumulator.add("world")
println(accumulator.value)
2. 使用锁同步
另一种方法是使用锁同步来保证在对集合进行遍历或修改时只有一个线程能够访问它。通过在关键代码块中使用 synchronized 关键字，我们可以确保只有一个线程可以在同一时间对集合进行操作。
下面是一个使用锁同步的示例：
import org.apache.spark.util.{CollectionAccumulator, AccumulatorV2}
class SynchronizedListAccumulator[T] extends AccumulatorV2[T, List[T]] {
private var list: List[T] = List.empty
private val lock: AnyRef = new AnyRef
override def isZero: Boolean = list.isEmpty
override def copy(): AccumulatorV2[T, List[T]] = {
val newAcc = new SynchronizedListAccumulator[T]
lock.synchronized {
newAcc.list = list
}
newAcc
}
override def reset(): Unit = lock.synchronized {
list = List.empty
}
override def add(element: T): Unit = lock.synchronized {
list = element :: list
}
override def merge(other: AccumulatorV2[T, List[T]]): Unit = lock.synchronized {
list = list ::: other.value
}
override def value: List[T] = lock.synchronized {
list
}
}
val accumulator = new SynchronizedListAccumulator[String]
sparkContext.register(accumulator, "synchronizedListAccumulator")
// 使用 accumulator
accumulator.add("hello")
accumulator.add("world")
println(accumulator.value)
3. 使用 Spark 的累加器
Spark 自身提供了一种用于在并行处理中累加结果的机制，即 Spark 累加器。不同于自定义的 collectionAccumulator，Spark 累加器是通过在 worker 节点上的操作中使用+=或add()方法进行累加的，避免了并发修改集合的问题。
下面是一个使用 Spark 累加器的示例：
import org.apache.spark.Accumulator
val accumulator: Accumulator[String] = sparkContext.accumulator("", "sparkAccumulator")
// 使用 accumulator
accumulator += "hello"
accumulator += "world"
println(accumulator.value)
示例
下面的示例将展示在 Spark 应用程序中使用 collectionAccumulator 时遇到 ConcurrentModificationException 错误的情况，并提供解决方案：
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.util.CollectionAccumulator
val conf = new SparkConf().setAppName("ConcurrentModificationExceptionExample").setMaster("local")
val sparkContext = new SparkContext(conf)
// 创建 collectionAccumulator
val accumulator: CollectionAccumulator[String] = sparkContext.collectionAccumulator[String]("accumulator")
// 并行处理数据，向 accumulator 中添加数据
sparkContext.parallelize(List("hello", "world", "scala")).foreach(element => {
accumulator.add(element)
})
// 输出 accumulator 的值
println(accumulator.value)
sparkContext.stop()
在上述示例中，我们创建了一个 collectionAccumulator，并使用 parallelize 方法将一个包含三个字符串的列表并行处理。然后，我们尝试将每个元素添加到 accumulator 中。然而，由于并发修改集合，我们可能会遇到 ConcurrentModificationException 错误。
为了解决这个问题，我们可以使用前面介绍的解决方法之一。例如，我们可以改为使用线程安全的集合类 ConcurrentHashMap 来创建自定义的 AccumulatorV2，或者使用 Spark 的累加器来代替 collectionAccumulator。
总结
本文介绍了在使用 Scala 开发 Spark 应用程序时，当使用 collectionAccumulator 时可能遇到的 ConcurrentModificationException 错误，以及如何解决这个问题。我们提供了三种解决方法，包括使用线程安全的集合类、使用锁同步和使用 Spark 的累加器。通过在并行处理中采取相应的措施，我们可以避免 ConcurrentModificationException 错误，并正确地使用 collectionAccumulator 来收集结果。
希望本文能帮助读者更好地理解和解决在开发 Spark 应用程序中使用 collectionAccumulator 时可能遇到的并发修改集合的问题。