当前技术博客产生背景： 当前问题产生已经在2年前发生，当前博客只是为了记录当时的情况。 业务需求：SparkStreaming实时传输数据需要实时与MySql中数据进行比对，所以需要每分钟更新MySql数据数据，实现广播变量，将MySql数据更新后，实现动态变量广播。（之前方案将MySql的
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2024-04-07 18:55:54
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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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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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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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# Spark 广播变量 API
在大数据处理的过程中，Spark 提供了一种高效的方式来管理分布式数据，这就是我们今天要讨论的“广播变量”API。在分布式计算中，数据集通常被分割成多个分片来并行处理。在某些情况下，我们可能需要在多个执行任务之间共享一些只读数据，广播变量恰好可以满足这个需求。
## 广播变量的概念
广播变量是 Spark 中的一种特殊变量，它允许将一个只读变量在节点之间进行
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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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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本篇教程探讨了大数据技术之Spark 广播变量的设计和实现，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。<spark 官网上对 广播变量的描述Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only&nb
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2024-08-13 08:47:56
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1、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 variable）和
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2024-05-15 08:41:12
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# Spark 小表广播实现指南
在大数据处理中，Spark 提供了一种高效的方式来处理小数据集，即小表广播。广播小表可以避免在分布式环境下进行大量的数据传输，从而提升处理性能。本文将详细说明如何实现 Spark 小表广播，并提供代码示例供学习参考。
## 流程概述
实现 Spark 小表广播的基本流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化 Sp
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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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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简介广播变量可以让我们在每台计算机上保留一个只读变量，而不是为每个任务复制一份副本。例如，可以使用他们以高效的方式为每个计算节点提供大型输入数据集的副本。Spark也尽量使用有效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。 另外，Spark action操作会被划分成一系列的stage来执行，这些stage根据是否产生shuffle操作来进行划分的。Spark会自动广播每个stage任务需要的通用数
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2023-08-30 21:49:58
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在用java开发sparkstreaming项目的时候有些时候会感觉很别扭，因为spark是scala语言开发的，虽然用javaSpark的api已经很成熟，但是，相对而言，还是scala比较方便。用java开始的时候刚开始还不是很习惯，这这那那的问题有很多，但是渐渐习惯以后，感觉还可以，因为java编程的话，对类型参数的要求严格，编译上有很多的帮助，对于编程语言学习真的有很大的帮助，该说不说ja
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2023-08-16 19:57:02
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累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱 动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本， 更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。 如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。累加器的用法如下所示:通过在驱动器中调用SparkCon
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2024-06-21 16:15:50
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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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# 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，
