## Spark 广播机制概述
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。它不仅能够高效地处理大量数据，还提供了多种优化功能，以提高任务的性能。其中之一就是广播机制。广播机制允许我们将数据集以高效方式共享给多个工作节点，从而减少网络传输开销，提高计算速度。
### 广播机制的工作原理
广播机制的核心思想是将一个较小的数据集（如查找表或配置数据）复制到每个工作节点
原创
2024-10-21 07:11:03
75阅读
我们知道多进程编程中，进程之间可以创建共享内存，这是最快的进程通信的方式。那么，对于分布式系统，如何共享数据呢？Spark提供了两种在Spark集群中创建和使用共享变量的机制：广播变量和累加器。本文介绍广播变量的基本概念和实现原理。基本概念Spark官方对广播变量的说明如下：
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
转载
2023-08-26 19:54:26
481阅读
Broadcast顾名思义，broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多，比如 driver 上有一张表，其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表，那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点，这样 task 就可以在本地查表了。如何实现一个可靠高效的 broadcast 机制是一个有挑战性的问题。先看看 Spark 官网上的一段话：Br
转载
2024-08-14 18:25:42
32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
目录前言广播管理器BroadcastManager构造方法参数属性成员初始化逻辑对外提供的方法广播变量TorrentBroadcast属性成员及参数初始化广播变量的写入广播变量的读取广播变量读取的流程图描述总结前言在RPC的领域里摸爬滚打了很长时间，是时候抽身出来看一看其他东西了。顺着SparkEnv初始化的思路继续看，下一个主要组件是广播管理器BroadcastManager。本文就主要讲解Sp
转载
2024-05-16 01:23:49
66阅读
1、spark运行机制spark是在driver端将由一系列的算子形成的DAG封装成一个个的Task的形式发送到executor中执行的方式运行的，每一个task都是以序列化之后通过网络的形式发送。2、为什么需要广播？实际应用场景中会出现需要在task中包含一个很大的变量obj 100M（比如从mysql中查询到的用户信息），那么每次发送task的时候都会把这个obj封装起来一起发送过去，非常的
转载
2023-09-27 12:51:50
94阅读
概述本文介绍spark中Broadcast Variables的实现原理。基本概念在spark中广播变量属于共享变量的一种,spark对共享变量的介绍如下：通常，当在远程集群节点上执行传递给Spark操作（例如map或reduce）的函数时，它将在函数中使用的所有变量的单独副本上工作。这些变量将复制到每台计算机，而且远程机器上的变量的更新不会同步给驱动程序(driver)端。这种情况下，跨任务读写
转载
2024-01-04 11:26:14
0阅读
顾名思义，broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多，比如 driver 上有一张表，其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表，那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点，这样 task 就可以在本地查表了。如何实现一个可靠高效的 broadcast 机制是一个有挑战性的问题。先看看 Spark 官网上的一段话：Broad
转载
2023-06-09 22:25:14
271阅读
在学习spark的过程中，笔者了解到spark中对于广播变量采用的是bt机制，于是去膜拜了一下相关的论文，即《Performance and Scalability of Broadcast in Spark》。于是针对这篇论文中提到的四种广播机制做了一些总结。本文讨论了四种广播机制： Centralized HDFS Broadcast (CHB) ，Chained Streaming Broa
转载
2023-10-05 21:12:59
84阅读
前言numpy的广播机制旨在提供一种当被处理数组维度大小不一样时仍然能计算的机制。首先要明白，在数组（或者说是向量，数组的本质就是多维向量的组合）计算时，除了一些特殊的计算（点乘等），其他操作都是元素一一对应的操作，它要求被处理的数组的维度以及每个维度大小相等。但是，许多计算中，想要一个维度对其他所有维度操作，此时被操作的数组的大小不一样，但numpy采用广播机制来处理这个问题。广播的引出nump
转载
2023-08-09 19:39:03
152阅读
1. 共享变量1.1. 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。1.2. Broadcast1.2.1. 使用说明 使用的话，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);
转载
2023-09-22 11:27:20
153阅读
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
转载
2023-10-08 14:56:54
183阅读
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
转载
2023-12-07 00:05:34
103阅读
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
转载
2024-02-05 12:26:30
65阅读
一、广播机制广播类：publicclass MyReveiverextends BroadcastReceiver {//等待接收广播@Overridepublicvoid onReceive(Context context, Intent intent) {//TODO Auto-generat...
转载
2011-08-29 23:02:00
117阅读
2评论
广播机制的原则 如果两个数组的后缘维度（trailing dimension，即从末尾开始算起的维度）的轴长度相符，或其中的一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。 这句话乃是理解广播的核心。广播主要发生在两种情况，一种是两个数组的维数不相等，但是它们的后缘 ...
转载
2021-07-25 22:25:00
250阅读
2评论
1、广播机制pytorch和numpy 的广播机制原理是一样的一般广播规则（两个数组的维数是一样的）当对两个数组进行操作时，PyTorch/NumPy 会逐元素比较它们的形状。此时需要满足两个条件：要么维度大小一样。如果维度大小不一样，那么其中一个维度大小必须是1。结果数组的大小是输入数组每个维度的最大【大小】。举个例子：a = torch.ones(8, 1, 6) # 8*1*6
b = t
转载
2023-10-10 13:28:37
451阅读
5、共享变量广播变量主要分为广播变量和累加器5-1、广播变量广播变量的特点：只读的数据，不是RDD只能再Driver定义或修改，无法在Executor 定义或修改在各个节点保存，不用因为任务再来回传输，直接读取本地一个Executor有一份副本广播变量的优点：不需要再来回传输，因此也减少了反复的序列化和反序列化频繁使用的变量会导致Executor的每个task都有一份副本，但是广播后同一个Exec
转载
2024-06-05 05:20:32
13阅读
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
转载
2023-08-08 08:24:43
143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
