我读到Spark累加器应该只在操作中使用，而不应该在转换中使用，因为Spark只能保证add方法在操作中被调用一次。
然而，例如，通过查看Apache Spark repo中高斯混合的实现，我可以在trainImpl方法中看到logLikelihoodAccum用于mapPartition转换。
我的问题是：这样做有多糟糕？我还想在转换中使用累加器，我想首先评估风险。
我认为您已经错过了Spark中的Accumulators(Transformations&Actions(的要点。Spark仅在Action被调用而非实现时才保证Accumulator的使用。也就是说，您应该在转换中实现您的累加器用法(这是使用Acc、btw的唯一方法(，然后通过使用Action(Action是您的催化剂(调用RDD/DS链(RDD/DS chain=T+T+…T+a(。
"Spark只能保证add方法在一个动作中被调用一次；具有误导性，尤其是"；正在行动中"；。你不能增强火花行动，它们是静态的。您只能增强变换(其中一些(。
为了回答您的问题：在转换中使用Accumulator(然后触发它来调用它(是完全安全的(从优化角度来看(。