아파치 스파크 Accumulator 편집하기 (부분)

==사용 방법==
Spark에서 Accumulator를 사용하는 기본적인 방법은 다음과 같다.
===Accumulator 생성===
Accumulator는 SparkContext를 사용하여 생성할 수 있다.<syntaxhighlight lang="scala">
val spark = SparkSession.builder.appName("AccumulatorExample").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext

// 정수형 Accumulator 생성
val acc = sc.longAccumulator("My Accumulator")
</syntaxhighlight>
===Accumulator 값 업데이트===
각 노드에서 실행되는 코드에서 Accumulator 값을 증가시킬 수 있다.<syntaxhighlight lang="scala">
val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))

rdd.foreach(x => acc.add(x))

// 최종 Accumulator 값 확인
println(s"Accumulator Value: ${acc.value}") // 결과: 15
</syntaxhighlight>
===트랜스포메이션 내에서의 문제점===
트랜스포메이션(`map`, `filter` 등) 내에서 Accumulator를 사용하면 중복 업데이트가 발생할 수 있다. 예를 들어, `map` 연산은 Lazy Evaluation(지연 실행)되므로 여러 번 실행될 가능성이 있다.<syntaxhighlight lang="scala">
val rdd2 = rdd.map(x => {
  acc.add(x) // 이 코드가 여러 번 실행될 수 있음
  x * 2
})

println(acc.value) // 예상한 값보다 클 수 있음 (중복 실행 가능성)
</syntaxhighlight>위 코드에서 `map` 연산이 여러 번 실행될 경우, Accumulator 값이 중복 증가할 수 있다. 따라서 Accumulator는 `foreach`와 같은 액션에서 사용하는 것이 안전하다.