## 实现“spark sql关闭广播变量”
### 整体流程
首先，让我们通过以下步骤了解如何在Spark SQL中关闭广播变量：
```mermaid
erDiagram
TASK {
int task_id
string task_description
int step_id
}
STEP {
i
原创
2024-04-02 06:11:05
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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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# Spark 广播变量与 SQL
在现代大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。Spark 的广播变量是其中一个非常有用的特性，它可以帮助我们提高大数据处理的效率。在这篇文章中，我们将探索如何使用 Spark 广播变量结合 SQL 来处理数据。
## 什么是广播变量？
广播变量是一种只读的共享变量，它可以在任务之间传递，避免在每个任务中重复传输相同的数据。这在
原创
2024-10-22 06:50:00
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广播变量:通俗的讲(本人自己的理解,如有错误,请多指教)就是一旦处理数据量大,生成大量的Task.Driver需要将变量传递给每一个Task,这样就显得笨拙,低效率.而广播变量------->就是将Driver端的变量分发给executor一份,广播变量，是对Driver端变量的一个拷贝，这个拷贝是只读的，不能修改。这样executor启动的Task就会共享这个变量.节省了通信的成本和服务器
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2023-09-28 22:55:55
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Spark共享变量概念：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
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2023-09-22 20:53:43
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目录1 如何理解广播变量2 广播分布式数据集 3 如何用广播变量克制 Shuffle？4 小 结1 如何理解广播变量对指定列表中给定的单词计数。val dict = List(“spark”, “tune”)
val words = spark.sparkContext.textFile(“~/words.csv”)
val keywords = words.filter(word =&
广播变量： 在Spark Application中，经常会使用到一个共享变量，众所周知的，Spark是一个并行计算框架，对于这个变量，每一个executor的task在访问它的时候，都会去拷贝一份副本去使用。如下图所示： 1.对于这种默认方式，它会极大的系统的内存，我们可以假设一个集群中有1
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2023-09-16 15:38:47
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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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一、Spark的共享变量1、Spark API提供了在集群中提供了两种创建和使用共享变量的机制：广播变量、累加器。广播变量2、广播变量的作用：在Spark运行时，通常情况下，数据会将副本分发到每个执行器（Executor）的任务（Task）中，当数据量很大时，这种数据处理方式会造成工作节点上内存和网络传输的浪费。而广播变量是由驱动器（Driver）程序设置的只读变量，只会将数据的副本分发给每个执行
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2023-08-26 09:16:01
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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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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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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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广播变量，很简单
其实就是SparkContext的broadcast()方法，传入你要广播的变量，即可
final Broadcast<Map<String, Map<String, IntList>>> broadcast = sc.broadcast(fastutilDateHourExtractMap);
直接调用广播变量（Bro
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2023-10-05 20:02:06
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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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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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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 广播变量
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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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【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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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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