# SparkSQL 广播表及其应用
在大数据处理中，SparkSQL 是一种非常强大的工具，它允许我们以 SQL 的方式来处理大规模数据集。而在 SparkSQL 中，广播表是一种特殊的表，它能够显著提高某些查询的性能。本文将介绍 SparkSQL 广播表的概念、使用场景以及如何创建和使用广播表。
## 广播表的概念
广播表是一种特殊的表，它在执行过程中会被广播到所有计算节点上。这意味着每
原创
2024-07-17 04:00:30
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大数据计算通常会存在大表join小表的情况，如果相对较小的表允许广播到各个executor的话，可以使用广播方式mapjoin，这样还可以避免数据倾斜。平时看文档记着有个参数是：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold10485760 (10 MB)Configures the maximum size in bytes for a table that will
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2023-09-20 19:40:55
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# 如何实现 Spark SQL 表的广播
在处理大数据时，Spark SQL 提供了一种强大的功能——表广播（Broadcast Table），这样我们可以有效地将小表广播到每个工作节点，从而加快大表与小表之间的连接。在这篇文章中，我们将分步骤学习如何实现 Spark SQL 表的广播，适合刚入行的小白。
## 整体流程
以下是实现 Spark SQL 表广播的主要步骤：
```mark
目录RDD持久化1：缓存RDD持久化2：检查点RDD共享变量1：广播变量RDD共享变量2：累加器RDD分区设计 RDD持久化1：缓存RDD缓存机制 缓存数据至内存/磁盘，可大幅度提升Spark应用性能。cache=persist(MEMORY)persist缓存策略：StorageLevelMEMORY_ONLY（默认）MEMORY_AND_DISKDISK_ONLY…缓存应用场景从文件加载数据
简介广播变量可以让我们在每台计算机上保留一个只读变量，而不是为每个任务复制一份副本。例如，可以使用他们以高效的方式为每个计算节点提供大型输入数据集的副本。Spark也尽量使用有效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。 另外，Spark action操作会被划分成一系列的stage来执行，这些stage根据是否产生shuffle操作来进行划分的。Spark会自动广播每个stage任务需要的通用数
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2023-08-30 21:49:58
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Spark之广播、共享、缓存一、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
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2023-09-01 21:28:12
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```mermaid
flowchart TD;
A(开始);
B[准备数据];
C[创建DataFrame];
D[设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold];
E[执行SQL查询];
F(结束);
A --> B;
B --> C;
C --> D;
D --> E;
原创
2024-05-08 03:57:47
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持久化操作什么是持久化，为什么要持久化 Spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化（或缓存）数据集。当您持久化RDD时，每个节点将其计算的任何分区存储在内存中，并在该数据集（或从该数据集派生的数据集）上的其他操作中重用这些分区。这使得未来的行动更快（通常超过10倍）。缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具。 可以使用persist（）或cache（）方法将RDD标记为持久化。第一次在动作中
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2024-09-23 16:44:57
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转自：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 variabl
Spark—三大数据结构之广播变量本文记录了Spark三大数据结构中广播变量的相关知识 文章目录Spark—三大数据结构之广播变量前言1、实现原理2、广播变量的使用3. 为什么使用广播变量总结 前言Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于 处理不同的应用场景。三大数据结构分别是：RDD : 弹性分布式数据集累加器：分布式共享只写变量广播变量：分布式共享只读
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2024-01-03 20:39:07
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一、 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洗牌操作分开。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，在运行任务之前被反序列化出来。这意
概要有时在开发过程中，会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时就应该使用Spark的广播（Broadcast）功能来提升性能。在算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能
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2024-06-21 16:20:49
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我们知道多进程编程中，进程之间可以创建共享内存，这是最快的进程通信的方式。那么，对于分布式系统，如何共享数据呢？Spark提供了两种在Spark集群中创建和使用共享变量的机制：广播变量和累加器。本文介绍广播变量的基本概念和实现原理。基本概念Spark官方对广播变量的说明如下：
广播变量可以让我们在每台计算机上保留一个只读变量，而不是为每个任务复制一份副本。例如，可以使用他们以高效的方式为每个
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2023-08-26 19:54:26
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【业务场景】 在Spark的统计开发过程中，肯定会遇到类似小维表join大业务表的场景，或者需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时应该使用Spark的广播（Broadcast）功能来提升性能。 【原理说明】 在算子函数中使用到外部变量
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2023-05-30 10:33:58
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## SparkSQL广播变量的实现流程
### 1. 什么是SparkSQL广播变量？
在Spark中，广播变量（Broadcast Variables）是一种在集群中共享不可变数据的机制。它可以将一个只读变量的值复制到每个节点上，以便在并行操作中使用。使用广播变量可以减少网络传输和内存占用，提高计算性能。
### 2. SparkSQL广播变量的实现步骤
下面是实现SparkSQL广播
原创
2023-11-23 09:31:44
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# 如何实现sparksql显示广播
## 一、流程概述
为了实现sparksql显示广播，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建广播变量 |
| 2 | 注册广播变量为表 |
| 3 | 使用广播变量查询数据 |
## 二、具体步骤及代码
### 1. 创建广播变量
首先，我们需要创建一个广播变量，可以使用`spark.s
原创
2024-07-08 04:43:58
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# 实现SparkSQL广播多表的步骤
## 1. 确保环境准备
在开始实现SparkSQL广播多表之前，我们需要确保环境准备齐全，包括安装好Spark、配置好Hadoop等。
## 2. 创建多个DataFrame
首先，我们需要创建多个DataFrame，代表我们要广播的多个表。可以使用`spark.read.format("csv").option("header", "true").l
原创
2024-06-11 05:14:47
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一、广播变量Broadcast Variables 根据官方文档，广播变量Broadcast Variables可以使开发者在每个节点–即Executor上缓存一个只读的变量，它相对于在每个task上复制一份这个变量具有更好的优势。因为它能减少网络和内存的开销。例如，有一个Map数据，大小为10M。这份数据在spark执行过程中需要被用到。下面是伪代码val mapVar = new Hash
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2023-09-16 16:19:50
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本章介绍前几章没有提及的 Spark 编程的各种进阶特性，会介绍两种类型的共享变量: 累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable)。累加器用来对信息进行聚合，而 广播变量用来高效分发较大的对象。在已有的 RDD 转化操作的基础上，我们为类似查询 数据库这样需要很大配置代价的任务引入了批操作。为了扩展可用的工具范围，本章会介
Spark学习笔记——SparkCore核心编程之累加器、广播变量 文章目录Spark学习笔记——SparkCore核心编程之累加器、广播变量累加器累加器的引入累加器的原理累加器的使用1.系统累加器2. 自定义累加器广播变量 累加器累加器的引入先来看下面这段代码package acc
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
objec
