正题 上篇介绍了Data Frame是Spark SQL的核心，本篇来介绍两种方式进行Spark SQL操作第一个就是DSL语言，第二个就是SQL语言。当然，也可以使用Hive SQL。 使用DSL进行操作首先创建Spark Session对象val sparkConf = new
转载
2023-09-21 13:05:46
131阅读
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，遇到“强制广播”问题是一个常见的挑战。强制广播是指 Spark 自动将某些小的 RDD（弹性分布式数据集）广播到所有工作节点，以优化性能。然而，当数据集较大时，强制广播可能导致内存溢出或性能下降。以下是我整理的解决此问题的过程。
## 环境配置
确保环境配置正确是解决强制广播问题的第一步。以下是我的环境配置清单和对应的依赖版本：
1.
目录一. 广播变量使用二. 累加器使用使用场景自定义累加器在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
# Spark SQL广播实现教程
## 概述
在Spark SQL中，广播变量是一种可以在分布式环境中高效地共享数据的方法。通过广播变量，我们可以将一份较小的数据集发送到每个工作节点上，避免了在每个任务中复制和传输数据的开销，从而提高计算性能。
本文将介绍使用Spark SQL广播的步骤和代码示例，并给出详细的注释，帮助刚入行的开发者快速理解和实现。
## 实现步骤
### 步骤一：导入
原创
2024-01-16 11:35:32
146阅读
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
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
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
# Spark SQL 中的广播变量
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，而 Spark SQL 则是其核心组件之一。Spark SQL允许你使用 SQL 查询来操作数据集，并且能够与 Hive 集成。在处理大规模数据时，性能和资源利用率是至关重要的。本文将介绍 Spark SQL 中的广播机制，如何使用广播变量来提高性能，并附有代码示例和状态图。
## 什么是广
原创
2024-07-31 07:59:48
35阅读
# 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
19阅读
文章目录广播变量累加器Sparkshufflespark shuffle 演进的历史1、未经优化的HashShuffleManager2、优化后的HashShuffleManager3、SortShuffle4、sortshuffle的bypass运行机制5、Tungsten-Sort Based Shuffle 在默认情况下，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，
# Spark SQL开启广播
## 引言
在使用Spark进行分布式计算时，为了提高性能和减少网络数据传输量，我们可以使用广播变量来共享变量。在Spark SQL中，我们也可以开启广播，以减少关联查询时的数据传输。本文将介绍如何在Spark SQL中开启广播。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[创建广播变量]
B -->
原创
2023-12-30 06:31:35
134阅读
# 使用 Spark SQL 实现广播提示
随着大数据时代的到来，Apache Spark 已成为处理大数据的重要工具。对于新手开发者来说，理解 Spark SQL 的广播（Broadcast）机制是一个重要的技能。本文将详细介绍如何在 Spark SQL 中优雅地使用广播，并提供完整的代码示例和操作步骤。
## 一、背景知识
### 什么是广播？
在 Spark 中，当进行 JOIN 操
原创
2024-10-14 04:48:31
105阅读
### Spark SQL 广播 Join 教程
在大数据处理的过程中，Join 操作往往是性能瓶颈。为了优化这个性能，我们可以使用 Spark SQL 的广播 Join，特别是在大型数据集的情况下。接下来，我将为你展示如何实现 Spark SQL 广播 Join 的完整流程，并逐步引导你进行代码实现。
#### 流程概述
以下是实现 Spark SQL 广播 Join 的基本步骤：
|
在处理大数据时，Apache Spark 提供了强大的数据处理能力。而在 Spark SQL 中，广播变量的优先选择可以显著提高查询性能。今天，我们要探讨的是如何解决“Spark SQL 优先广播”问题，其间涉及到版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。这一切将确保您在进行 Spark SQL 相关的开发时，可以有效应对广播问题。
### 版本对比
在深入解决方案
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
转载
2023-09-22 20:53:43
65阅读
Spark SQL 编程指南Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地 信息，例如:数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用
转载
2023-09-22 14:44:32
41阅读
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
转载
2023-09-25 10:20:44
61阅读
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
转载
2023-08-26 09:16:01
458阅读
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
转载
2023-09-16 15:38:47
106阅读
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
转载
2023-09-28 22:55:55
0阅读
