起因：有一个需求：行为表中有1000W人的行为（表名：bt_behavior），但是我只需要特定的500W人的行为，所以直接将行为表和特定的500W人的id关联（表名：dim_user）就可以了，sql大概如下~#行为表：bt_behavior
#500W人的表：dim_user
select a.* from bt_behavior a
inner join dim_user b
on a.
转载
2023-10-18 00:04:50
253阅读
spark 官网上对 广播变量的描述Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machinerather than shipping a copy of it with tasks. They can be used, for example, to give every
转载
2023-10-08 14:56:54
183阅读
将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据
转载
2023-12-07 00:05:34
103阅读
一，概述二，广播变量broadcast variable 2.1 定义广播变量的原因 2.2 图解广播变量 2.3 定义广播变量 2.4 还原广播变量 2.5 定义注意事项三，累加器 3.1 为什么要将一个变量定义为一个累加器 3.2 图解累加器 3.3 定义累加器 3.4 还原累加器 3
转载
2024-02-05 12:26:30
65阅读
Broadcast顾名思义，broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多，比如 driver 上有一张表，其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表，那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点，这样 task 就可以在本地查表了。如何实现一个可靠高效的 broadcast 机制是一个有挑战性的问题。先看看 Spark 官网上的一段话：Br
转载
2024-08-14 18:25:42
32阅读
概述： 所谓共享变量，是为了解决task中使用到外部变量造成相关问题而出现的。spark提供了有限的两种共享变量：广播变量Broadcast变量和累加器Accumulator。一、 Broadcast1、使用说明使用非常简单，只需要将普通的变量包装为Broadcast即可： val xxBC:Broadcast[T] = sc.broadcast(t); 其中T是被包装的变量t的类型。 在tra
转载
2023-10-27 05:28:34
250阅读
浅谈Spark中广播变量广播变量的好处广播变量的好处，不需要每个task带上一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话， 就可以让变量产生的副本大大减少。广播变量的用法广播变量用法很简单，其实就是SparkContext的broadcast()方法，传入你要广播的变量，即可。 context.broadcast(a) // a 为需要广播出去的变量；con
转载
2023-08-08 08:24:43
143阅读
Spark性能调优之——在实际项目中广播大变量本文目录：[TOC]一、为什么要用广播变量1.一个Spark ApplicationDriver进程其实就是我们写的Spark作业，打成jar运行起来的主进程。比如一个1M的map(随机抽取的map) ，创建1000个副本，网络传输！分到1000个机器上，则占用了1G内存。不必要的网络消耗，和内存消耗。2.会出现的恶劣情况：如果你是从哪个表里面读取了一
转载
2024-06-06 19:50:57
36阅读
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
转载
2023-09-29 20:55:02
136阅读
【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
转载
2023-08-11 10:15:54
74阅读
目录一、累加器1、实现原理2、累加器基本介绍3、累加器的使用4、累加器的具体流程5、自定累加器5、自定义累加器实现wordcount二、广播变量1、概述2、编程实现一、累加器（分布式共享只写变量）1、实现原理累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver程序中定义的变量，在Executor端的每个Task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传
转载
2024-07-10 13:01:54
31阅读
spark的第二种共享变量是广播变量，它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。1、广播变量的使用应用场景： 想向所有工作节点发送机器学习训练的模型参数，e.g.命名实体识别、分词的模型参数。在spark2.0中，官方推荐Spark中所有功能的入口点都是SparkSession类，网上很多代码是基于老版本的，新老写法总结见如下代码。spark2.X的java代码如下：//sp
转载
2023-08-12 21:04:32
133阅读
在spark-sql cli模式下提供对纯sql语句的支持，可以让懂sql语句的人直接使用，简单方便。但带来方便的同时也增加了优化的难度；因为执行过程不可控导致优化很难入手；因此当出现执行速度很慢时优化难以入手，难度比scala代码要难很多。但是优化还是有经验可循，总结如下 1.适当调大autoBroadcast阈值--小表在后如果使用代码scala或java，对广播变量很熟悉，但是对于
转载
2023-10-28 19:47:18
588阅读
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 vari
转载
2024-06-20 15:32:18
66阅读
文章目录一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加1.1 确定累加器的输入和输出1.2 实现累加系统提供的AccumulatorV2的类1.3 编写测试类二 自定义累加器实现统计总数，最大数、最小数平均数2.1 累加器输入输出分析2.2 编写累加器类2.3 测试三 广播变量四 总结 一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加需求描述：给定一个List集合，对list集合中的元素进行一次遍历统计出奇数和偶
文章目录一、SPI简介特征二、SPI功能描述1. 概述2. 配置SPI为从模式3. 配置SPI为主模式4. 配置SPI为单工通信5. 数据发送与接收过程6. CRC计算7. 状态标志8. 关闭SPI9. 利用DMA的SPI通信10. 错误标志11. SPI中断三、SPI寄存器描述1. SPI控制寄存器 1(SPI_CR1)2. SPI控制寄存器 2(SPI_CR2)3. SPI 状态寄存器(SP
转载
2024-01-17 20:09:14
34阅读
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
转载
2023-08-26 19:54:26
481阅读
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
转载
2024-06-21 16:20:49
90阅读
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
转载
2024-04-08 12:47:23
95阅读
一.简单介绍1.RDDRDD 是一个懒执行(只有当遇到action算子时才会真正的开始执行)的不可变的的 可以支持 lambda 表达式 的并行数据集RDD 的最大优势就是简单 , 毕竟容易上手RDD 的 劣势在于 , 它是一个存在于 JVM 内存中的对象 , JVM 内存是计算机内存划分的一块空间 , 所以它受到 Gc (JVM 自己的垃圾处理器 , 用来回收一些不用的对象 , 但是 Spark
转载
2024-02-03 10:13:11
53阅读
