Sparkのアキュムレーターとは何ですか？

Spark内では、アキュムレータ（Accumulator）は、クラスターノード上で実行されるタスクの結果をドライバープログラム（Driver Program）に累積するための分散変数で、追加のみ可能なタイプです。アキュムレータは読み取り専用の集計操作（例：カウントや合計など）をサポートするために主に使用されます。アキュムレータの値は、各ノードからドライバープログラムにのみ転送され、逆に送信することはできません。

スパークではアキュムレータを使用して、データの一貫性の問題を回避することができます。アキュムレータは書き込み専用で複数読み取り可能な共有変数であり、集計データを更新する信頼性のある方法を提供します。

Sparkでアキュムレータを作成すると、初期値で初期化され、クラスタ内の異なるタスクで更新することができます。アキュムレータの最終値にアクセスできるのはドライバーのみです。タスクの実行中、各ノード上のタスクはaddメソッドを使用してアキュムレータに自分の部分結果を追加することができます。これらの部分結果は最終的なアキュムレータ値に集計されます。

累加器の一般的な利用例は、特定のメトリクスの統計を取ることです。例えば、処理した数やエラーの数などです。ただし、累加器の値はタスク内で読み取れますが、最終的な値を取得できるのはドライバープログラムのみです。この仕組みにより、累加器の値が分散環境で一貫性と信頼性を持つことが保証されます。