Flink 支持广播变量，就是将数据广播到具体的 taskmanager 上，数据存储在内存中，这样可以减缓大量的 shuffle 操作； 比如在数据 join 阶段，不可避免的就是大量的 shuffle 操作，我们可以把其中一个 dataSet 广播出去，一直加载到 taskManager ...

　　Broadcast 广播变量：可以理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 或者不变的缓存对象（例如map list集合对象等）数据集广播出去，然后不同的任务在节点上都能够获取到，并在每个节点上只会存在一份，而不是在每个并发线程中存在。如果不使用broadcast，则在每个节点 ...

广播状态 从版本1.5.0开始，Apache Flink具有一种新的状态，称为广播状态。 三种应用场景 动态配置更新 规则改变 类似开关的功能 假设场景， 有两条流，一条是普通的流，另一条是控制流，如果需要动态调整代码逻辑时，可以使用广播状态 ...

数据集广播，主要分为广播变量，广播维表(数据集)两种，一种为变量，一种为常量(抽象的说法)； 一.数据广播背景 对于小变量，小数据集，需要和大数据集，大流进行联合计算的时候，往往把小数据集广播出去，整体直接和大数据集(流)的分布式最小粒度数据进行计算，最后把计算结果合并，这样效率更高，省去 ...

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 ...

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 ...

问题描述：将来数据量可能很大，所以ip规则肯定是存储在HDFS中的，这样在读取的时候根据切片数量，会启动相应的Task，但是数据切片中就可能不会包含所有的ip规则，然后你处理的log文件获取的ip就找 ...

板块了。 从版本1.5.0开始，Apache FlinkⓇ具有一种新的状态，称为广播状态。 在这篇 ...