Spark 的一个核心功能是创建两种特殊类型的变量：广播变量和累加器
广播变量(groadcast varible)为只读变量，它有运行SparkContext的驱动程序创建后发送给参与计算的节点。对那些需要让工作节点高效地访问相同数据的应用场景，比如机器学习。我们可以在SparkContext上调用broadcast方法创建广播变量：
val broadcastList = sc.broadcast(List("Spark","Impala","Hadoop"))
广播变量也可以被非驱动程序所在节点(即工作节点)访问，访问方法就是调用该变量的value方法
sc.parallelize(List("1","2","3")).map(x => broadcastList.value ++ x).collect
使用广播变量可以优化资源提高性能
广播变量的优势：是因为不是每个task一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话，就可以让变量产生的副本大大减少。
广播变量，初始的时候，就在Drvier上有一份副本。task在运行的时候，想要使用广播变量中的数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的
BlockManager中，尝试获取变量副本；如果本地没有，BlockManager，也许会从远程的Driver上面去获取变量副本；也有可能从距离比较近的其他
节点的Executor的BlockManager上去获取，并保存在本地的BlockManager中；BlockManager负责管理某个Executor对应的内存和磁盘上的数据，
此后这个executor上的task，都会直接使用本地的BlockManager中的副本。
例如，50个executor，1000个task。一个map，10M：
默认情况下，1000个task，1000份副本。10G的数据，网络传输，在集群中，耗费10G的内存资源。
如果使用了广播变量。50个execurtor，50个副本。500M的数据，网络传输，而且不一定都是从Driver传输到每个节点，还可能是就近从最近的
节点的executor的bockmanager上拉取变量副本，网络传输速度大大增加；500M，大大降低了内存消耗。