适用场景 进行join中至少有一个RDD的数据量比较少 比如几百M，或者 G 因为，每个Executor的内存中，都会驻留一份广播变量的全量数据 Broadcast与map进行join代码示例 创建RDD 传统的join 使用Broadcast map的join操作 ...
2017-09-29 23:30 0 1198 推荐指数：
Dataset的groupBy agg示例 Dataset Join示例： join condition另外一种方式: BroadcastHashJoin示例： 打印结果： SparkSQL Broadcast ...
广播变量 应用场景：在提交作业后，task在执行的过程中， 有一个或多个值需要在计算的过程中多次从Driver端拿取时，此时会必然会发生大量的网络IO， 这时，最好用广播变量的方式，将Driver端的 ...
一、 广播变量 广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过一系列的步骤执行，这些步骤由分布式的洗牌操作 ...
为什么要用broadcast? 21down vote If you have huge array that is accessed from Spark Closures, for example ...
A broadcast variable. Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machine rather than shipping a copy ...
Join 背景介绍 Join 是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询 SQL 技术总体可以分为简单操作（过滤操作、排序操作 等），聚合操作-groupby 以及 Join 操作等。其中 Join 操作是最复杂、代价最大的操作类型，也是 OLAP 场景中使用相对较多的操作。 另外，从业 ...
broadcast 官方文档描述： Broadcast a read-only variable to the cluster, returning a [[org.apache.spark.broadcast.Broadcast]] object for reading ...
【业务场景】 在Spark的统计开发过程中，肯定会遇到类似小维表join大业务表的场景，或者需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时应该使用Spark的广播（Broadcast）功能来提升性能。 【原理说明 ...
