# 实现 Spark SQL 广播表阈值
在大数据处理的过程中，Spark SQL 是一个非常强大的工具，而广播表（Broadcasted Tables）则是性能优化的关键之一。广播表可以用来在 Spark 作业中传递小表，以避免数据的冗余传输，提高计算效率。但是，有时我们需要设置广播表的阈值，以控制何时使用广播。当小表的大小超过某个阈值时，Spark 会进行正常的分布式 join 而不使用广播
原创
2024-10-19 06:04:45
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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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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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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
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2023-10-28 19:47:18
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Spark—三大数据结构之广播变量本文记录了Spark三大数据结构中广播变量的相关知识 文章目录Spark—三大数据结构之广播变量前言1、实现原理2、广播变量的使用3. 为什么使用广播变量总结 前言Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于 处理不同的应用场景。三大数据结构分别是：RDD : 弹性分布式数据集累加器：分布式共享只写变量广播变量：分布式共享只读
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2024-01-03 20:39:07
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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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# 深入理解 Spark SQL 广播小表
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个强大的工具，特别是它的 SQL 功能，可以帮助我们处理复杂的数据查询。在 Spark 中，广播小表的技术是一种提高效率的重要方法。本篇文章将带你一步步了解如何实现 Spark SQL 的广播小表，包括流程、代码示例和实际应用。
## 一、广播小表的流程
在实现 Spark SQL 广播小表之前，
# 如何在Spark SQL中指定广播表
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的快速、通用、易于使用的集群计算系统。Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的组件之一。在处理大规模数据集时，我们需要决定不同表的分发方法，以提高计算效率。特别是，当某些表较小且频繁被其他表加入时，进行广播可以显著提升性能。本文将指导你如何在 Spark SQL 中指定广播表。
##
原创
2024-09-14 05:49:12
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# Spark SQL 广播表配置
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个强大的开源框架。特别是在使用 Spark SQL 进行数据分析时，广播表的概念尤为重要。本文将探讨如何配置广播表，帮助你提高查询性能。
## 什么是广播表？
简单来说，广播表是一种特定类型的表，当你在执行连接操作时，可以将较小的表发送到每一个工作节点，让数据处理更加高效。通过这种方式，可以降低网络传输的
原创
2024-10-24 04:04:50
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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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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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1.广播变量 将广播变量生成后,通过collect,collectAsMap 全部拉取到Driver端,然后广播出去 2.spark 广播视图表(默认是10兆,超过不会广播) a> df.registerTempTable("smalltable") spark.sql(CACHE TABLE smalltable") 2.设置广播视图表大小 spark.sql.autoBroadcastJ
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2024-08-22 18:44:57
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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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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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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 vari
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2024-06-20 15:32:18
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# 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
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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 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
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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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