前言：版权说明：本专栏是作者在日常工作期间对技术的不断深入研究后的沉淀，辛苦码字总结而成。严禁转载，严禁作为商业用途转发。欢迎同行加入大数据技术群QQ：427560730版本号：Flink1.10.0在使用Flink流式计算时，代码功能实现重要的同时，后期的可维护性一样很重要。作者在开发过程中就遇见过这样一个场景：如果实时计算过程中，我源表突然增加一个字段怎么办，难道Flink程序要改代码重启吗，
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2023-10-31 21:27:16
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1. 广播变量1.1 介绍在Flink中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个Slot中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像Java数组之间一样互相访问，而广播变量Broadcast便是解决这种情况的. 在 flink 中,针对某一个算子需要使用公共变量的情况下,就可以把对应的数据给 广播出去，这样在所有的节点中都可以使用了注意点：广播变量中封装的
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2024-03-20 12:16:48
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19.BroadcastState-动态更新规则配置 19.1.需求 19.2.数据 19.3.代码步骤 19.4.代码实现19.BroadcastState-动态更新规则配置-看懂19.1.需求在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有task时，就可以使用Broadcast State。Broadcast State是Flink 1.5引入的新特性。下游的task接
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2024-03-17 10:49:55
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前言在实时计算作业中，往往需要动态改变一些配置，举几个栗子：实时日志ETL服务，需要在日志的格式、字段发生变化时保证正常解析；实时NLP服务，需要及时识别新添加的领域词与停用词；实时风控服务，需要根据业务情况调整触发警告的规则。那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广
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2023-08-03 18:50:00
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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）
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2024-06-04 08:04:02
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广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks； 广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的； 一句话解释，可以将广播变量理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获
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2024-05-02 12:11:15
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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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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"
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2024-02-24 11:46:14
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Spark流处理中定时更新广播变量值在实际项目应用上，某些需求会有更新静态规则表的情况，如消息过滤规则、风控规则等。通常这样的表数据量不会大，在spark中使用广播变量的形式使用，而广播变量是不支持更新的，怎样在流处理过程中更新，下面分别论述Spark streaming和Structured streaming的场景。一、Spark streaming可以利用单例模式定时的删除已经广播的值，同时
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2023-11-20 14:07:26
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Flink从1.5.0开始支持广播状态(Broadcast State)。广播状态可以用来解决如下问题: 一条流需要根据规则或配置处理数据，而规则或配置又是随时变化的。此时，就可将规则或配置作为广播流广播出去，并以Broadcast State的形式存储在下游Task中。下游Task根据Broadcast State中的规则或配置来处理常规流中的数据。场景举例:动态更新计算规则: 如事件流需要根据
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2024-03-11 09:24:51
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原创
2021-06-10 19:55:50
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# 如何实现spark广播变量
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建广播变量] --> B[使用广播变量]
```
## 2. 类图
```mermaid
classDiagram
class SparkContext {
-broadcast(value: T): Broadcast[T]
}
cla
原创
2024-06-25 05:04:07
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flink的广播、累加器、分布式缓存Flink的广播变量Flink支持广播。可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中。数据存储在内存中，这样可以减缓大量的 shuwle操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuwle操作，我们可以把其中一个dataSet广播出去，一直 加载到taskManager的内存中，可以直接在内存中拿数据，避免了大量的shuwle，导致集群性
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2024-02-22 13:16:59
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原创
2021-06-10 19:55:51
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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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spark 广播变量
原创
2022-12-28 15:33:22
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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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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
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2023-08-08 08:24:43
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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
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2023-08-12 21:04:32
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