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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# 在 Java Spark 中实现广播变量
在分布式计算中，Spark 提供了一种机制，称为“广播变量”，用于在集群中的所有节点之间共享只读数据。广播变量能够有效减少数据传输的开销，提高 Spark 作业的性能。本文将向初学者详细介绍如何在 Java Spark 中实现广播变量。
## 流程概述
下面是实现广播变量的基本流程：
| 步骤 | 操作描述
广播变量 广播变量允许程序员保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。他们可以这样被使用，例如，以一种高效的方式给每个结点一个大的输入数据集。Spark会尝试使用一种高效的广播算法来传播广播变量，从而减少通信的代价。SparkContext.broadcast(v)方法从变量v创建的。广播变量是一个v的封装器，它的值可以通过调用value方法获得。如下模块展示了这个： s
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2023-10-09 19:00:29
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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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一，Spring启动流程概述 Spring的IoC容器在实现控制反转和依赖注入的过程中，可以划分为两个阶段：容器启动阶段Bean实例化阶段容器初始化加载配置分析配置信息将Bean信息装配到BeanDefinition将Bean信息注册到相应的BeanDefinitionRegistry其他后续处理容器实例化根据策略实例化对象装配依赖Bean初始化前处理对象初始化对象其他处理注册回调接
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2024-05-30 10:34:04
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引言广播变量允许开发人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。 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。优化前默认情况下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
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2023-12-23 23:48:43
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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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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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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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# Java Spark 广播变量实现指南
## 引言
在使用 Java Spark 进行大规模数据处理时，经常会遇到需要在多个节点上共享变量的情况。为了提高性能和减少网络传输的开销，我们可以使用广播变量（Broadcast Variable）来共享变量。本文将介绍如何在 Java Spark 中使用广播变量，以及详细的实现步骤和示例代码。
## 整体流程
下表展示了实现 Java Spar
原创
2023-09-27 11:53:51
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# Spark广播模式（Broadcast Mode）详解
## 1. 简介
在分布式计算中，数据的传输是一个非常耗费资源的操作，特别是当数据量较大时。Spark广播模式（Broadcast Mode）是Spark提供的一种优化机制，用于在集群中广播共享的数据，以减少网络传输开销。
Spark广播模式的工作原理是：将需要广播的数据拆分成若干个小块，并将其复制到集群中的每个Executor节点
原创
2023-07-21 10:47:06
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# Java Spark 使用广播（Broadcast）来优化大数据处理
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。它提供了许多强大的功能，其中之一就是广播变量（Broadcast Variables）。广播变量在多个节点之间共享数据时，可以显著降低网络传输的开销。本文将探讨如何在 Java Spark 中使用广播，并提供相关的代码示例。
## 什么是广播变量
广播变量和累加器
Spark中的两个重要抽象是RDD和共享变量。一般情况下，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的时候，它会把函数中涉及到的每个变量在每个节点每个任务上都生成一个副本。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
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2023-07-06 11:47:46
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本文的理论和代码摘录于《疯狂Java讲义》[url]http://book.51cto.com/art/201203/322560.htm[/url]，测试部分的截图是本人增加的。
1.理论
DatagramSocket只允许数据报发送给指定的目标地址，而MulticastSocket可以将数据报以广播方式发送到多个客户端。
若要使用多点广播，则需要
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2023-11-17 11:58:44
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1、 广播&累加器我们传递给Spark的函数，如map()，或者filter()的判断条件函数，能够利用定义在函数之外的变量，但是集群中的每一个task都会得到变量的一个副本，并且task在对变量进行的更新不会被返回给driver。而Spark的两种共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable)，在广播和结果聚合这两种常见类型的通信模式上放宽了
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2023-12-07 12:11:08
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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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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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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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