## Spark 广播变量使用场景
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，我们经常需要将一些只读取而不需要修改的数据共享给多个计算任务。在这种情况下，Spark 的广播变量就非常有用。广播变量可以将只读的数据复制到每个工作节点，从而减少网络传输的开销，提高计算效率。
### 什么是广播变量
**广播变量** 是 Spark 提供的一种机制，允许程序员将一个只读的数据集缓存到每个
原创
2024-09-24 08:21:31
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简短介绍下Spark几个关键词：快速，通用，集群计算平台Spark扩展了MapReduce计算模型，且支持更多计算模式，包含：交互式查询流处理这里的交互式，不是简单的我们生活中理解的与设备的交互。它的深意是：对于大规模数据集的处理，速度够快。只有速度够快，才能实现交互式操作。前文提到的，基于内存的数据定义，Spark可以在内存中进行计算。其实，即使不在内存中计算，放在磁盘上，Spark也有很高的性
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2023-08-10 11:28:20
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为什么要有Spark SQL？ 以往在使用Hadoop时，Hive作为一个数据仓库，但在使用中，我们更多感觉Hive是一个解析引擎，而Hive的底层走的也是MapReduce，而这个MapReduce是Hadoop的，在前面我们也解释了Hadoop的MapReduce的缺点，那么此时我们是使用了Spark实现的MapReduce计算模型，
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2023-09-10 19:41:55
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# Apache Spark 使用广播变量的场景
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。在 Spark 中，当我们需要在多个任务之间共享只读数据时，广播变量是一种高效的选择。广播变量避免了在每个任务中重复发送同样的数据，从而节省网络带宽和内存开销。在本文中，我们将探讨广播变量的使用场景，并通过代码示例来加以说明。
## 一、广播变量的定义
广播变量是
Android广播是一种常用的组件间通信机制，它允许应用程序在系统中发送和接收特定的消息。广播机制可以帮助我们实现各种场景，如网络状态变化、电池低电量、屏幕亮度调整等。本文将介绍Android广播的使用场景，并提供相应的代码示例。
## 广播的使用场景
### 网络状态变化
在移动应用开发中，经常需要根据网络状态来做一些操作，如实时监测网络连接是否可用、下载数据、更新UI等。Android系
原创
2023-12-30 09:53:22
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一、广播变量和累加器1.1 广播变量：广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的shuffle操作分开。Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据。这些广播数据被序列化地缓存
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2024-04-08 12:47:23
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广播变量 广播变量允许程序员保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。他们可以这样被使用，例如，以一种高效的方式给每个结点一个大的输入数据集。Spark会尝试使用一种高效的广播算法来传播广播变量，从而减少通信的代价。SparkContext.broadcast(v)方法从变量v创建的。广播变量是一个v的封装器，它的值可以通过调用value方法获得。如下模块展示了这个： s
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2023-10-09 19:00:29
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目录7.2 广播变量7.2.1 广播变量的作用7.2.2 广播变量的API7.2.2.1 使用广播变量的一般套路7.2.2.2 使用 value 方法的注意点7.2.2.3 使用 destroy 方法的注意点7.2.3 广播变量的使用场景7.2.4 扩展7.2 广播变量目标理解为什么需要广播变量, 以及其应用场景能够通过代码使用广播变量7.2.1 广播变量的
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2024-07-24 20:52:58
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前提：在spark环境下，当我们传递一个操作(例如：map,reduce)的函数到远程多个节点上进行运行时，各个节点都需要使用到该函数中的变量。如果变量比较大，如何下发这些变量呢？如果我们使用下面的方式，进行数据下发：即将变量从Driver下发到每一个执行的task中。 例如：50个executor,1000个task。传递数据map类型，大小10M。网络传输中，需要传递1000个副本，则在集群中
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2023-08-10 19:44:49
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关于消息队列的使用一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。2.1
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2024-02-17 20:23:37
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广播如何调用，有什么方式，区别是什么？Android广播分为两个方面：广播发送者和广播接收者，通常情况下，BroadcastReceiver指的就是广播接收者(广播接收器)。广播作为Android组件间的通信方式.使用场景:1.同一app内部的同一组件内的消息通信(单个或多个线程之间)；2.同一app内部的不同组件之间的消息通信(单个进程)；3.同一app具有多个进程的不同组件之间的消息通信；(正
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2023-07-26 14:29:31
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此文翻译自GOOGLE中国官网关于广播的最佳实践。以下为翻译原文： 下面是关于广播发送和接收的安全及其他最佳实践案例：如果你不需要发送广播给其他app的组件，那么你应该通过LocalBroadcastManager去发送和接收广播。使用LocalBroadcastManager会更加地有效率并且可以不用考虑有其他app接收或发送你的广播的安全问题。本地广播可以作为一个事件总线工具在app内使用而
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2023-07-15 17:31:41
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# Android普通广播使用场景
在Android开发中，广播（Broadcast）是一种用于发送系统事件或应用程序事件的机制。其中，普通广播（Normal Broadcast）是一种完全异步的广播，广播发送者和接收者之间没有任何关联，也就是说发送广播后，所有监听该广播的接收者都会接收到该广播消息。
普通广播适用于一对多的通信场景，比如系统启动时发送一个广播通知各个应用程序进行初始化操作，或
原创
2024-06-22 06:57:36
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1. Spark介绍Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：1) 运行速度快, Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据
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2023-08-25 09:00:48
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Apache Spark Stream一、概述⼀般流式计算会与批量计算相⽐较。在流式计算模型中，输⼊是持续的，可以认为在时间上是⽆界的， 也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也 是⽆界的。流式计算⼀般对实时性要求较⾼，同时⼀般是先定义⽬标计算，然后数据到来之后将计算逻 辑应⽤于数据。同时为了提⾼计算效率，往往尽可能采⽤增量计算代替全量计算。批量处
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2024-08-05 16:27:02
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继续跟着官网文档学习先思考一个根源问题: 为什么要看官网呢? 磕磕绊绊的, 看看中文的文章不好吗?其实我一开始学大数据也是喜欢看博客看视频的讲解, 但是慢慢发现有一个现象: 我感觉大数据这方面的知识内容, 在网上完全没有像Java或者数据库/网络的知识那样有共识性. Java和计算机基础这方面的大部分知识都是类似于常识的了, 也基本没有什么不一样的声音. 而大数据的学习内容很多时候都是一家一言的理
checkpoint是什么? spark, flink, tensorflow都有对应的checkpoint机制Jupyter Notebook也有自动的checkpoint机制SQL Server，Oracle等数据库其实也有CheckpointCheckpoint和快照都是一种应对容错和可靠的方法checkpoint与持久化有什么关系？ checkpoint是什么?（1）、
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2024-09-05 09:59:31
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如果想在节点之间共享一份变量，spark提供了两种特定的共享变量，来完成节点之间的变量共享。（1）广播变量（2）累加器二、广播变量概念：广播变量允许程序员缓存一个只读的变量在每台机器上，而不是每个任务保存一个拷贝。例如，利用广播变量，我们能够以一种更有效率的方式将一个大数据量输入集合的副本分配给每个节点。一个广播变量可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始变量v
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2023-08-31 10:09:29
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一、介绍在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务（Task）和任务控制节点（Driver Program）之间共享变量。为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量二、广播变量Broadcast Variables广播变量用来把变量在所有节点的内存之
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2023-08-21 09:23:39
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前写了很多关于 Spark 的面试题，因为之前写的太乱了，最近有空已经在整理了，会发到 CSDN 和 GitHub 上，有需要的朋友可以继续上去看哈。 这部分的关于 Spark 的面试题是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，做一下总结，另外这个总结里面有参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删
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2024-06-04 21:56:58
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