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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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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文章目录广播变量累加器Sparkshufflespark shuffle 演进的历史1、未经优化的HashShuffleManager2、优化后的HashShuffleManager3、SortShuffle4、sortshuffle的bypass运行机制5、Tungsten-Sort Based Shuffle 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，
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
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2024-05-16 01:23:49
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### Spark SQL 广播 Join 教程
在大数据处理的过程中，Join 操作往往是性能瓶颈。为了优化这个性能，我们可以使用 Spark SQL 的广播 Join，特别是在大型数据集的情况下。接下来，我将为你展示如何实现 Spark SQL 广播 Join 的完整流程，并逐步引导你进行代码实现。
#### 流程概述
以下是实现 Spark SQL 广播 Join 的基本步骤：
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翻译 Spark 共享变量部分的官方文档（Spark 2.4.3）。通常，当传递给 Spark 操作 (如 map 或 reduce ) 的函数在远程集群节点上执行时，在函数中使用的所有外部变量都是单独拷贝的变量副本。这些变量被复制到每台机器上，对远程机器上的变量更新不会传播回驱动程序。支持通用的、任务间的读写共享变量是很低效的。不过，Spark确实为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量类型
在使用 Apache Spark 的过程中，我们有时会遇到“无法触发广播 join”的问题。这种情况通常是由于数据集过大，超过了 Spark 的广播限制，或者是 Spark 的配置参数没有正确设置。在这篇博文中，我将详细记录解决这个问题的过程，同时涵盖技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论及未来展望。
## 背景描述
在处理大数据的过程中，Spark 的广播 join 能够显著提高性能。广播
1 总体框架结构图 由上图我们可以看到Spark应用程序架构主要由Driver Program和Executor构成，Driver负责运行main()和创建SparkContext，Executor主要负责执行Task任务。2 各大重要组件和概念2.1 重要概念概念功能模型备注Application用户定义的Spark应用程序，用户提交后，Spark会为应用分配资源，调度和执行相关任务.RDD G
Spark的广播变量和累加变量说明:该文档针对spark2.1.0版本通常情况下，当向Spark操作（比如map或者reduce）传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供了两种有限类型的共享变量，广播变量和
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2024-10-12 11:38:56
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# Spark 中大小表 Join 的实现及广播问题
在 Spark 中，进行数据表的 Join 操作是非常常见的需求。然而，当我们处理大的数据集时，如果不加以注意，可能会引发性能问题，尤其是在将大的数据集进行广播时。接下来，我将带你走过实现“大表与小表 Join 不能广播”的步骤，并解释每一步的实现。
## 处理流程
下面是整个处理流程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
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在部署spark分布的时候，中途遇见了很多问题，总结一下1.启动了spark分布之后没有master，worker进程2. 启动spark集群的时候提示“main” java.lang.UnsupportedClassVersionError:org/apache/spark/launcher/Main:Unsupported major.mior version 52.03. 访问sparkUI
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2023-11-09 22:47:06
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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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2024-07-29 11:34:20
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spark中大表关联小表hint和explain的使用1. 问题背景：在工作中中遇到个问题，那就是一个 大表A left join 一个很小的表 B 查询速度总是很慢， 就想着怎么去优化，于是就查了些资料，得到可以通过 设置 broadcastjoin的方式来优化，但是呢，这种方法很多都是使用scala 的语法去写dataframe的方式实现，但是这太大费周章了，于是找到了hint的方法2. sp
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2023-10-01 22:01:58
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10. 广播变量10.1 广播变量的使用场景在很多计算场景，经常会遇到两个RDD进行JOIN，如果一个RDD对应的数据比较大，一个RDD对应的数据比较小，如果使用JOIN，那么会shuffle，导致效率变低。广播变量就是将相对较小的数据，先收集到Driver，然后再通过网络广播到属于该Application对应的每个Executor中，以后处理大量数据对应的RDD关联数据，就不用shuffle了，
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2024-09-07 07:59:45
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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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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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广播变量广播变量 通常是为了实现mapside join，可以将Driver端的数据广播到属于该application的Executor，然后通过Driver广播变量返回的引用，获取事先广播到Executor的数据 广播变量是通过BT的方式广播的（TorrentBroadcast），多个Executor可以相互传递数据，可以提高效率 在Driver端使用sc.broadcast这个方法进行广播，并
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2023-10-09 15:14:34
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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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1.小表对大表（broadcast join） 将小表的数据分发到每个节点上，供大表使用。executor存储小表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个：  
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2023-09-03 09:55:38
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众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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