廣播變數用來高效分發較大的物件。
向所有工作節點傳送乙個較大的唯讀值，以供乙個或多個spark操作使用。
比如，如果你的應用需要向所有節點傳送乙個較大的唯讀查詢表，甚至是機器學習演算法中的乙個很大的特徵向量，廣播變數用起來都很順手。
在多個並行操作中使用同乙個變數，但是 spark會為每個任務分別傳送。
scala> val broadcastvar = sc.
broadcast
(array(1
,2,3
))broadcastvar: org.apache.spark.broadcast.broadcast[array[int]]=
broadcast(35
)scala> broadcastvar.value
res33: array[int]
=array(1
,2,3
)
spark RDD累加器和廣播變數
在預設情況下，當spark在集群的多個不同節點的多個任務上並行執行乙個函式時，它會把函式中涉及到的每個變數，在每個任務 上都生成乙個副本。但是，有時候需要在多個任務之間共享變數，或者在任務 task 和任務控制節點 driver program 之間共享變數。為了滿足這種需求，spark提供了兩種型...
Spark的廣播變數
將每個task都要計算的資料設定成廣播變數，如果不設定成廣播變數，則每個 task 都會儲存乙份這樣一模一樣的資料，這樣就占用了很多的儲存空間，將共享變數設定成廣播變數後只在乙個 excuter 裡面儲存這樣乙份 共享資料，這個 excuter 裡面的task 計算的時候共享這樣乙份資料，這樣就減少...
spark的廣播變數
廣播變數 頻繁使用 而且資料大 分發到每乙個excutor節點 每個task從本地拿取使用 當在excutor端使用了driver變數，不使用廣播變數，在每個excutor中有多少的task就有多少個driver端變數副本 導致的問題 占用了網路io,速度慢 如果使用廣播變數在每乙個excutor端...