Spark 还有两个很实用的功能。
一个是广播（broadcast）变量。有些数据，如lookup表，可能会在多个作业间反复用到；这些数据比RDD要小得多，不 宜像RDD那样在节点之间划分。解决之道是提供一个新的语言结构——广播变量，来修饰此类数据。Spark运行时把广播变量修饰的内容发到各个节点，并保 存下来，未来再用时无需再送。相比Hadoop的distributed cache，广播内容可以跨作业共享。Spark提交者Mosharaf师从P2P的老法师Ion Stoica，采用了BitTorrent（没错，就是下载电影的那个BT）的简化实现。有兴趣的读者可以参考SIGCOMM'11的论文 Orchestra。
另一个功能是Accumulator（源于MapReduce的counter）：允许Spark代码中加入一些全局变量做 bookkeeping，如记录当前的运行指标
counter 比如总共处理了多少条记录等
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