是的，Spark很快。但是它不保证它算出的值是对的，哪怕你要做的只是简单的整数累加。
Spark最著名的一篇论文是：《Spark: Cluster Computing with Working Sets》。当你读它的时候你需要明白：文中代码不保证计算结果是正确的。具体来说，它的Logistic Regression的代码在map阶段用到了accumulator。下面解释为什么这么做是错误的。
假设有这样一个简单的任务：
input file的每一行是100个整数，要求竖着加下来
例如：
输入
1 2 3 4 5 ... 100
1 2 3 4 5 ... 200
1 3 3 4 5 ... 100
输出
3 7 9 12 15 ... 400
很简单，对吧？是个猪都会算。 在上这个问题可以通过Map reduce来解决。首先把输入文件分成N个大小相等的块。然后每个块输出一行100个整数，如 2 4 6 8 10 ... 200
然后reducer接收每个mapper的输出结果，累加起来得到最终结果。
缺点是： 从mapper到reducer是需要DISK-IO及网络传输的。那么需要传输N*100个整数。当输入集的维数很大（每行有上百万个字节）的时候，很浪费。
spark很巧妙的引入了accumulator的概念。同一台机器上所有的task的输出，会先在这个机器上进行本地汇总，然后再发给 reducer。这样就不再是task数量*维数，而是机器数量*维数。会节省不少。具体来说，在做机器学习的时候，大家很习惯的用 accumulator来做这样的计算。
accumulator是被很careful设计的。比如，只有master节点能读取accumulator的值，worker节点不能。在“Performance and Scalability of Broadcast in Spark
”一文中，作者写到：“Accumulators can be defined for any type that has an “add” operation and a “zero” value. Due to their “add-only” semantics, they are easy to make fault-tolerant.” 。但真的是这样吗？并不是。
accumulator如果不是运行在运算的最后一环，那么正确性无法保证。因为accumulator不是map/reduce函数的输入或输出，accumulator是表达式求值中的side-effect。举个例子：
val acc = sc.accumulator(0)
data.map(x => acc += 1; f(x))
data.count()
// acc should equal data.count() here
data.foreach{...}
// Now, acc = 2 * data.count() because the map() was recomputed.
这个问题被spark的创始人Matei标为Won't Fix。
那么是不是写代码小心点不要触发重复计算就行了呢？也不是。task是有可能fail-retry的，再或者因为某一个task执行的慢，所以同时 有它的多个副本在跑。这些都可能会导致accumulator结果不正确。 Accumulators只能用在RDD的actions中，不能用在Transformations。举例来说：可以在reduce函数中用，但是不能 在map函数中用。
如果不用accumlators，但又想节省网络传输，那么Matei说：“I would suggest creating fewer tasks. If your input file has a lot of blocks and hence a lot of parallel tasks, you can use CoalescedRDD to create an RDD with fewer blocks from it. ”
意思就是说，那你就把task划分大一点，把task的数量减少。比如每台机器只有1个task。 Downside其实也很明显，任务的执行容易不balance。
参考：
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Spark1.0.0部署指南
6.2(64位)下安装Spark0.8.0详细记录
Spark简介及其在下的安装使用
安装Spark集群(在CentOS上)
Hadoop vs Spark性能对比
Spark安装与学习
Spark 并行计算模型
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Spark 的详细介绍：
Spark 的下载地址：
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