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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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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广播变量背景一般Task大小超过10K时（Spark官方建议是20K），需要考虑使用广播变量进行优化。大表小表Join，小表使用广播的方式，减少Join操作。Local Dir背景shuffle过程中，临时数据需要写入本地磁盘。本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置。性能优化点spark.local.dir支持配置多个目录。配置spark.local.dir有多个目录，每个目
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2023-08-11 20:04:05
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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
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2022-05-13 21:38:09
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一、使用广播变量的好处1、Driver每次分发任务的时候会把task和计算逻辑的变量发送给Executor。不使用广播变量，在每个Executor中有多少个task就有多少个Driver端变量副本。这样会导致消耗大量的内存导致严重的后果。2、使用广播变量的好处，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；二、广播变量
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2023-11-10 16:58:02
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一、介绍在默认情况下，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，它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。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务（Task）和任务控制节点（Driver Program）之间共享变量。为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量二、广播变量Broadcast Variables广播变量用来把变量在所有节点的内存之
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2023-08-21 09:23:39
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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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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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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
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2024-07-10 13:01:54
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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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1，为什么要使用广播变量？举一个简单的例子，我们要处理一份log文件，里面有ip地址。20090121000132095572000|125.213.100.123|show.51.com|/shoplist.php?phpfile=shoplist2.php&style=1&s通过切分我们可以拿到ip。现在要求我们通过这个ip得到这个ip属于哪个省份。ip规则如下（简单的一小部分
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2023-12-21 14:00:38
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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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Pyspark版本: V3.2.11. 共享变量一般来说，当一个被传递给Spark操作的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。这些变量会被复制到每一台机器上，在远程机器上对变量的所有更新都不会传回主驱动程序。举例如下：而有时我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。Spark提供了两种模式的共享变量：广播变量(Broadcast)：可以在内存
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2023-08-05 20:45:22
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一、广播变量一、原理广播变量允许开发人员在每个节点(Worker or Executor)缓存只读变量，而不是在Task之间传递这些变量。使用广播变量能够高效地在集群没每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。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
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2023-08-15 19:01:07
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