广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享，这样的方式尤其是在分布式集群中进行并行计算提供了很大的便利，如果数据集很大，需要分布式存储到各个DataNode上，根据“计算向数据靠近”的原则，将每一个DataNode上都要使用的变量（类似全局变量）进行广播，而不是在每一个DataNode上产生一个副本，比如利用sc.broadcast将聚类中心设置为一个只读变量，并广播给每一个集群中的机器进行共
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2023-07-06 16:28:17
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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
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2024-02-03 10:13:11
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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：Broad
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2023-06-09 22:25:14
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# Spark中的广播变量：何时使用及示例
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它提供了多种优化和性能提升的机制。其中，**广播变量**（Broadcast Variables）是一个非常重要的特性，用于在集群中高效地传递只读数据。本文将详细讨论何时需要使用广播变量，并通过代码示例和图示来帮助理解。
## 一、什么是广播变量？
广播变量用于将大对象（如大字典或大表）以只读的
原创
2024-08-23 03:45:22
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RDDRDD(Resilient Distribute Datasets)弹性分布式数据集，是spark的核心概念，表示分布式存储的只读集合，可以基于RDD进行数据的转换操作(map，filter等)Spark通过RDD的抽象概念，实现了分区计算存储、DAG、依赖等编程接口rdd介绍：RDD vs DataFrame以People为例，有id和name两个字段case class People(i
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2024-09-24 13:52:34
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# 使用Apache Spark广播变量
广播变量是Apache Spark中一个非常实用的特性，它允许你将大块的只读数据传输到每个节点，而不是在每个任务中重复发送。这不仅可以减小网络带宽的使用，还可以提高任务的执行效率。在这篇文章中，我们将一起学习如何在Spark中使用广播变量。
## 整体流程
下面是一个简单的流程图，描述了实现广播变量的步骤。
```mermaid
flowchart
# Spark什么时候用广播变量
在使用Spark进行大规模数据处理时，我们经常会遇到需要在分布式计算中传递共享数据的情况。为了提高效率和减少网络传输开销，Spark引入了广播变量的概念。本文将详细介绍什么时候使用广播变量，并通过代码示例来说明其用法。
## 什么是广播变量？
广播变量是Spark中用于在分布式计算中传递共享数据的一种机制。它允许我们在每个节点上缓存一个只读的变量，并在任务执
原创
2023-08-19 07:20:54
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# Spark广播在什么时候使用
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛应用的集群计算框架。为了提升计算效率，Spark提供了广播（Broadcast）变量。当你需要在多个任务中共享一个大的只读变量时，使用广播变量可以显著降低网络传输的开销。本文将探讨Spark广播在何时使用，并通过代码示例来说明。
## 什么是广播变量？
在分布式计算中，通常需要在多个节点之间传递数据。而如果
原创
2024-10-15 05:58:09
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共享变量广播变量累加器部署到集群从JavaScala运行Spark作业单元测试 共享变量通常，当一个函数传递给在远程集群节点上执行的Spark操作（如map或reduce）时，函数使用的是所有变量的独立副本。这些变量会拷贝到每台机器上，并且远程机器上的变量没有更新到驱动程序中。跨任务读写共享变量是无效的。Spark为两种常见的使用模式提供两种类型的共享变量：广播变量和累加器。广播变量广播变量允许
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2023-09-01 08:54:45
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# Spark 中的广播机制：何时自动广播？
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架。它支持多种计算机操作，包括 MapReduce、SQL 查询、图处理和流处理。其中，广播变量是一种重要的优化技术，能够提升任务执行的效率。本文将探讨 Spark 何时会自动使用广播，提供代码示例，并通过序列图和类图来进一步说明这一概念。
## 什么是广播变量？
在 Spark
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
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2023-12-07 00:05:34
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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
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2023-10-08 14:56:54
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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
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2024-02-05 12:26:30
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大数据优化：Spark常规性能调优_广播大变量常规性能调优1.1.4 常规性能调优四：广播大变量driver端的大变量分发到每一个task中，占用内存，使用广播变量节省内存，每个task共用一个默认情况下，task中的算子中如果使用了外部的变量，每个task都会获取一份变量的复本，这就造成了内存的极大消耗。一方面，如果后续对RDD进行持久化，可能就无法将RDD数据存入内存，只能写入磁盘，
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2024-07-15 13:56:17
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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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【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
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2024-06-06 19:50:57
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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.
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2023-10-18 00:04:50
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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
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2023-10-27 05:28:34
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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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