Flink支持廣播變量，就是將數據廣播到具體的taskmanager上，數據存儲在內存中，這樣可以減緩大量的shuffle操作； 比如在數據join階段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我們可以把其中一個dataSet廣播出去，一直加載到taskManager的內存中，可以直接在內存中 ...

　　Broadcast 廣播變量：可以理解為是一個公共的共享變量，我們可以把一個dataset 或者不變的緩存對象（例如map list集合對象等）數據集廣播出去，然后不同的任務在節點上都能夠獲取到，並在每個節點上只會存在一份，而不是在每個並發線程中存在。如果不使用broadcast，則在每個節點 ...

廣播狀態 從版本1.5.0開始，Apache Flink具有一種新的狀態，稱為廣播狀態。 三種應用場景 動態配置更新 規則改變 類似開關的功能 假設場景， 有兩條流，一條是普通的流，另一條是控制流，如果需要動態調整代碼邏輯時，可以使用廣播狀態 ...

數據集廣播，主要分為廣播變量，廣播維表(數據集)兩種，一種為變量，一種為常量(抽象的說法)； 一.數據廣播背景 對於小變量，小數據集，需要和大數據集，大流進行聯合計算的時候，往往把小數據集廣播出去，整體直接和大數據集(流)的分布式最小粒度數據進行計算，最后把計算結果合並，這樣效率更高，省去 ...

一、 廣播變量 廣播變量允許程序員將一個只讀的變量緩存在每台機器上，而不用在任務之間傳遞變量。廣播變量可被用於有效地給每個節點一個大輸入數據集的副本。Spark還嘗試使用高效地廣播算法來分發變量，進而減少通信的開銷。 Spark的動作通過一系列的步驟執行，這些步驟由分布式的洗牌操作 ...

Spark廣播變量 使用廣播變量來優化，廣播變量的原理是： 在每一個Executor中保存一份全局變量，task在執行的時候需要使用和這一份變量就可以，極大的減少了Executor的內存開銷。 Executor中task在執行的時候如果使用到了廣播變量，會找Executor里面 ...

問題描述：將來數據量可能很大，所以ip規則肯定是存儲在HDFS中的，這樣在讀取的時候根據切片數量，會啟動相應的Task，但是數據切片中就可能不會包含所有的ip規則，然后你處理的log文件獲取的ip就找 ...

板塊了。 從版本1.5.0開始，Apache FlinkⓇ具有一種新的狀態，稱為廣播狀態。 在這篇 ...