一:来源 1.说明 为啥要有这个广播变量呢. 一些常亮在Driver中定义,然后Task在Executor上执行. 如果,有多个任务在执行,每个任务需要,就会造成浪费. 二:共享变量的官网 1.官网 有两种方式. 三:程序实现 1.Accumulators 类似于mapreduce中的用于累加数据的共享变量 这是一个官方的案例. 2.官网上的程序 3.广播变量程序实现 作用: 可以减少网络传输量 可以解决大表join小表的问题(将小表的数据广播出去) 注意: 不能广播RDD,可以广播RDD中的数…

Spark中的Broadcast处理 首先先来看一看broadcast的使用代码: val values = List[Int](1,2,3) val broadcastValues = sparkContext.broadcast(values) rdd.mapPartitions(iter => { broadcastValues.getValue.foreach(println) }) 在上面的代码中,首先生成了一个集合变量,把这个变量通过sparkContext的broadcast函数进…

一.简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(dat…

概述 近期工作上忙死了--广播变量这一块事实上早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源代码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManager类中包括一个BroadcastFactory对象的引用.大部分操作通过调用BroadcastFactory中的方法来实现. BroadcastFactory是一个Trait,有两个直接子类TorrentBroadcastFactory.HttpBroadcastFactory.这两个子类实现了对H…

概述 最近工作上忙死了……广播变量这一块其实早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManager类中包含一个BroadcastFactory对象的引用.大部分操作通过调用BroadcastFactory中的方法来实现. BroadcastFactory是一个Trait,有两个直接子类TorrentBroadcastFactory.HttpBroadcastFactory.这两个子类实现了对Htt…

目录 一. 广播变量 使用 二. 累加器 使用 使用场景 自定义累加器 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:广播变量(broadcast variable)和累加器(accumulator)…

一言以蔽之: 累加器就是只写变量 通常就是做事件统计用的 因为rdd是在不同的excutor去执行的 你在不同excutor中累加的结果 没办法汇总到一起 这个时候就需要累加器来帮忙完成 广播变量是只读变量 正常的话我们在driver定义一个变量 需要序列化 才能在excutor端使用  而且是每个task都需要传输一次 这样如果我们定义的对象很大的话 就会产生大量的IO  如果你把这个大对象定义成广播变量的话 我们只需要每个excutor发送一份就可以 如果task需要时 只需要从excuto…

我们实现的数据结构是为了解决在执行过程中动态的开辟空间使用(比如我们不停的输入,输入的多少我们不确定) 假设当你看到这篇文章的话,就当作是零食咀嚼,营养没有有BUG,能够直接看我博客中文章:CPU对内存的管理,进一步和一些改正的理解 原理两种: 一.笨办法 我们第一次用多少空间,开辟多少空间A 我们第二次用空间,会开辟大于第一次开辟的空间B,将A里的数据复制到B中,然后释放A.在C中写入新的数据 缺点:在于拷贝的次数太多,效率低 二.改进的办法 矢量有一个參数,里面填写预留的空间,增加我们填写的…

Spark广播变量 使用广播变量来优化,广播变量的原理是: 在每一个Executor中保存一份全局变量,task在执行的时候需要使用和这一份变量就可以,极大的减少了Executor的内存开销. Executor中task在执行的时候如果使用到了广播变量,会找Executor里面的BlockManager来获取广播变量. 如果BlockManager中没有这个关闭变量,会从driver端拉取关闭变量. 在Driver端也有一个blockManagerMaster,其他的task执行的时候直接使用b…

一.简介 在Spark中,提供了两种类型的共享变量:累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景: 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象. 二.累加器 这里先看一个具体的场景,对于正常的累计求和,如果在集群模式中使用下面的代码进行计算,会发现执行结果并非预期: var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) sc.parallelize(data).fo…