【前言：Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量：广播变量和累加器，今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。先前的版本比如Spark2.1之前的广播变量有两种实现：HttpBroadcast和TorrentBroadcast，但是鉴于HttpBroadcast有各种弊端，目前已经舍弃这种实现，本篇文章也主要阐述TorrentBroadcast】广播变量概述广播变量是一个只
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2023-08-11 10:15:54
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1、广播变量广播变量的定义：广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个spark操作使用,在机器学习中非常有用。广播变量是类型为spark.broadcast.Broadcast[T]的一个对象,其中存放着类型为T的值。它由运行SparkContext的驱动程序创建后发送给会参与计算的节点,非驱动程序所在节点(即工作节点)访问改变量的方法是调用该变量的value方法
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2023-08-08 08:24:48
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广播变量允许程序员保持只读变量，在每个机器上缓存，而不是用任务来发送它的副本。它们可以有效的方式给每个节点提供一个大的输入数据集的副本。spark尝试使用高效广播算法来分发广播变量以减少通信成本。注意，对象在广播后不应修改以确保所有节点获得广播变量的相同值 Broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他的节点上; 例如 Driver 上有一张表，而 Executor 中的每个并行执行的Tas
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2023-08-11 17:44:35
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一般情况下，当一个 传递给 Spark 操作 ( 例如 map 和 reduce) 的函数在 远 程 节 点上面 运 行 时 ，Spark 操作 实际 上操作的是 这 个函数所用 变 量的一个独立副本。 这 些 变 量被复制到每台机器上，并且 这 些 变 量在 远 程机器上 的所有更新都不会 传递 回 驱动 程序。通常跨任 务 的 读 写 变 量是低效的，但是， Spark 还 是
核心 1、什么是广播变量 2、为什么需要广播变量 3、案例什么是广播变量 Spark有两种共享变量——累加器、广播变量。广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。为什么需要广播变量 Spark中分布式执行的代码需要传递到各个Executor的Task上运行。对于一些只读、固定的数据(比如从DB中读出的数据),每次都需要Driver广播到各个T
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2023-08-20 22:29:48
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广播变量背景一般Task大小超过10K时（Spark官方建议是20K），需要考虑使用广播变量进行优化。大表小表Join，小表使用广播的方式，减少Join操作。Local Dir背景shuffle过程中，临时数据需要写入本地磁盘。本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置。性能优化点spark.local.dir支持配置多个目录。配置spark.local.dir有多个目录，每个目
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2023-08-11 20:04:05
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背景 前段时间做的是一个流式项目里，场景为：对于流式数据，使用过滤规则进行实时过滤并产出结果数据。流式数据为源源不断的IP，筛选出在合格IP集合中的数据，传输到下游消息中间件中。技术选型 上游数据从消息中间件中读
一、广播变量的创建与使用 spark 的广播变量允许在每个工作节点缓存一个只读的变量，这样做的好处是避免任务为每一个Task共享的数据单独创建拷贝，大大节省了运算空间占用，在Java中通过JavaSparkContext.broadcast(v)方法，Scala中通过SparkContext.broadcast(v) 方法对变量v进行包装和分发操作，使用时调用 broadcas
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2023-08-09 23:39:34
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一、概述在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。通常跨任务的读写变量是低效的，但是，Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量：广播变（broadcast variable）和
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。 一个Executor只需要在第一个Task启动时获得一份Broadcast数据，之后的Task都直接从本节点的BlockManager中获取相关数据。 默认情况下task执行算子中使用了外部的变量时，每个task都会获取一份变量的副本，有什么缺点呢？在什么情况下，会
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2023-09-25 10:20:44
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共享变量通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。 这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。 尽管如此，Spark提供了两种有限类型的共享变量，广播变量和累加器一、Broadcast Variables(广播变量)广播变
RDD vs DataFrames vs DataSet在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同
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2023-08-20 22:54:34
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Spark广播变量和累加器广播变量broadcast累加器 广播变量broadcast广播变量顾名思义，由Driver端发送数据，所有Executor端接收并保存这份数据，用于每个Executor上的数据计算工作。广播变量的几点特性：广播变量是保存在Executor内存中的，每个Executor一份。如果一个Executor上执行多个Task，那么多个Task将共享一份广播变量广播变量是只读变量
广播变量场景描述：一份数据存在Driver中，但是每个Executor都需要一份。 常规模式下，Driver会给每个分区都发送一份数据。如果在Executor中存在多个分区的情况，那么一个Executor会获得多份数据。 Executor是进程，task是线程。分区位于线程中，那么在同一个Executor进程中，里面的线程是共享数据的。 所以理想情况下，我只给一个Executor发送数据即可，这样
1 为什么使用广播变量 和 累加器变量存在的问题：在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序，通常跨任务的读写变量是低效的。广播变量的目的就是解决变量存在的问题，变量声明为广播变量，那么知识每个e
一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的，所以当Executor中需要引用外部变量时，需要使用广播变量。二、广播变量介绍比如数据库中一份公共配置表格，需要同步给各个节点进行查询。广播变量允许程序在每台机器上面缓存一个只读的变量，每台机器上的所有task共享这个只读变量。而不是每个任务保存一份拷贝。如果将变量声明为广播变量，那么只是每个executor拥有一份，这个
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2023-08-09 22:27:24
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Spark广播变量1. 什么是广播变量？广播变量（Boardcast）是Spark中应对shuffle造成的性能变慢的有效克制手段，它是一种分发机制，一次性封装目标数据结构，以Excutor为粒度做数据分发。数据分发数=Excutor数1.1 如何理解广播变量需求： WordCount升级版，统计所有文件里，指定单词的数量。WordCount V1.0val dict = List("spark"
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
这两天在使用spark中的用到了广播变量，大致逻辑是从Redis中读取黑名单配置，然后广播到各个节点用于异常监控，但是在使用过程中总是报空指针异常，后面百度了很多资料，发现有说Yarn集群中不支持广播变量的，有说Sparkstreaming不支持广播变量更新的，有说是spark闭包问题的等等各种，最后笔者去查了sparkstreaming官方文档才学会了广播变量的正确使用方法，并将过程记录下来。先
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2023-09-28 19:44:35
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Spark 中的两个重要抽象是RDD和共享变量当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，他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。在做计算的时候，几个task任务需要公共数据，通过设置共享变量，减少开销---->设置几个共享变量（只读），将其发送至executor，所有task共享这些只读变量为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量：广播变量（b
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2023-09-29 20:55:02
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