如何理解廣播變數？
適用場景：大變數，比如100m以上的大集合。運算元函式中使用到外部變數時，預設情況下，spark會將該變數複製多個副本，通過網路傳輸到task中，此時每個task都有乙個變數副本。如果變數本身比較大的話（比如100m，甚至1g），那麼大量的變數副本在網路中傳輸的效能開銷，以及在各個節點的executor中占用過多記憶體導致的頻繁gc，都會極大地影響效能。
如果使用的外部變數比較大，建議使用spark的廣播功能，對該變數進行廣播。廣播後的變數，會保證每個executor的記憶體中，只駐留乙份變數副本，而executor中的task執行時共享該executor中的那份變數副本。這樣的話，可以大大減少變數副本的數量，從而減少網路傳輸的效能開銷，並減少對executor記憶體的占用開銷，降低gc的頻率。
spark.sparkcontext.setloglevel("
error")
val data=spark.sparkcontext.textfile("
f:\\ideaworkspace\\lzm\\resource\\kzc202007.txt")
val l=list("
hadoop
","apache")
val lbroad=spark.sparkcontext.broadcast(l)
data.flatmap(x=>x.trim.split("
")).map((_,1)).filter(x=>).reducebykey(_+_).collect().foreach(println(_))
通過value訪問廣播變數的值 Spark廣播變數與累加器
在dirver定義乙個變數，executor去使用，如果存在多個task，則會建立多個變數的副本，耗費記憶體。如果當前變數是乙個需要計算的值，在driver端是無法獲取的。scala實現 scala 實現 import org.apache.spark.util.doubleaccumulator ...
spark廣播變數與累加器
理論知識介紹 個人理解使用廣播變數是優化項之一 一 為什麼要使用共享變數 spark中因為運算元中的真正邏輯是傳送到executor中去執行的，所以當executor中需要引用外部變數時，需要使用廣播變數。累機器相當於統籌大變數，常用於計數，統計 二 廣播變數的原理 三 廣播變數使用方法 四 廣播變...
Spark累加器和廣播變數
累加器有些類似redis的計數器，但要比計數器強大，不僅可以用於計數，還可以用來累加求和 累加合併元素等。假設我們有乙個word.txt文字，我們想要統計該文字中單詞 sheep 的行數，我們可以直接讀取文字filter過濾然後計數。sc.textfile word.txt filter conta...