scala foreach给全局变量map累加值

一般想在spark算子中使用外部变量，并改变外部变量的值，都是使用累加器来实现，因为在spark算子中引用的外部变量，其实是变量的副本，在算子中对其值进行修改，只是改变副本的值，外部的变量还是没有变。

累加器accumulator代码：

val accum = sc.collectionAccumulator[mutable.Map[String, String]]("My Accumulator")
    fileRdd.foreach(input => {
      val str = input._1 + "/t" + input._2 + "/t" + input._3
      accum.add(mutable.Map(input._1 -> str))
    })

    println(accum.value)

累加器返回的结果：

[Map(imsi1 -> imsi1/t2018-07-29 11:22:23/tzd-A), Map(imsi2 -> imsi2/t2018-07-29 11:22:24/tzd-A), Map(imsi3 -> imsi3/t2018-07-29 11:22:25/tzd-A)]

广播变量broadcast代码：

val fileRdd = sc.parallelize(Array(("imsi1","2018-07-29 11:22:23","zd-A"),("imsi2","2018-07-29 11:22:24","zd-A"),("imsi3","2018-07-29 11:22:25","zd-A")))
val result = mutable.Map.empty[String,String]
val resultBroadCast = sc.broadcast(result)

fileRdd.foreach(input=>{
  val str = (input._1+"\t"+input._2+"\t"+input._3).toString;
  resultBroadCast.value += (input._1.toString -> str)
})

resultBroadCast.value.foreach(println(_)) //返回3