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 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
1. 问题背景最近CRM平台上报的数据，DI ingestion老出问题，需要做一个CRM平台的上报数据与后台统计数据的基础对账功能。大概步骤如下：CRM用flink + hive方式，ingestion到近实时日志表统计后台昨天entry的所有task，及每个task的用户数根据后台统计的task，统计日志表昨天每个task用户数后台统计的每个task用户数与日志表统计的用户数进行对比发现在第3
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2023-10-25 15:11:31
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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，
主要包括学习目标核心组件的运行机制（Master，Worker，SparkContext等）任务调度的原理个人愿景阶段性总结 在拉勾学习的4个月中，从一名大数据小白到现在已经掌握了大数据生态的很多组件：HDFS，MapReduce，Hive，Hbase，Impala等，这个课程给我带来了满满的收获，课程的内容和深度也设计的比较合理，对于目前正在工作的我来说，学习大数据课程起来比较有节
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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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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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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# Spark小表广播项目方案
## 引言
在处理大规模数据时，Apache Spark是一种强大的分布式计算框架。在某些情况下，处理小数据表时将整个表广播到每个工作节点可以显著提高计算效率。本文将讨论如何在Spark中实现小表的广播，并提供项目方案和代码示例。
## 项目背景
在某些数据处理场景中，您可能会面临大表和小表联合的需求。如果我们将小表直接复制到每个节点，可以避免大量的数据传输
# 理解 Spark 广播小表的原理
在大数据处理中，尤其是在使用 Apache Spark 进行大规模数据计算时，如何高效地处理数据是一个关键问题。广播变量（Broadcast Variable）是 Spark 提供的一个优化机制，尤其适用于处理小表。本文将详细介绍 Spark 广播小表的原理，并逐步引导你如何实现这一过程。
## 广播变量的作用
广播变量允许我们将一个小的数据集缓存到每个
原创
2024-10-24 05:48:47
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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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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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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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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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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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Zigbee网络中进行数据通信主要有三种类型：单播、组播、广播。那这三种方式如何设置呢，在哪里设置呢，一、 广播当应用程序需要将数据包发送给网络的每一个设备时，使用这种模式。广播的短地址有三种0xFFFF: 广播数据发送至所有设备，包括睡眠节点；0xFFFD: 广播数据发送至正在睡眠的所有设备；0xFFFC: 广播数据发送至所有协调器和路由器；具体说明广播通信，
1、Accumulators和Broadcast基础理解共享变量共享变量目的是将一个变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递。在SparkCore中经常广播一些环境变量，目的是使得在同一时间集群中的每台机器的环境变量都更新。它的功能是用于有效地给每个节点输入一个环境变量或者数据集副本，這样可以减少通信的开销。這样使得我们在多个任务之间使用相同数据的时候，创建广播变量结合并行处理，這样可以加快处理
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2024-07-20 19:26:36
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