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 的内存中,可以直接在内存中拿数据,避免了大量的 shuffle,导致集群性能下降: 广播变量创建后,它可以运行在集群中的任何 function 上,而不需要多次传递给集群节点.另外需要记住,不应该修改广播变

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,则在每个节点中的每个任务中都需要拷贝一份dataset数据集,比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份dataset数据). import org.apache.flink.api.common.functions

Flink 广播变量在实时处理程序中扮演着很重要的角色,适当的使用广播变量会大大提升程序处理效率. 本文从简单的 demo 场景出发,引入生产中实际的需求并提出思路与部分示例代码,应对一般需求应该没有什么问题,话不多说,赶紧来看看这篇干货满满的广播程序使用实战吧. 1 啥是广播  Flink 支持广播变量,允许在每台机器上保留一个只读的缓存变量,数据存在内存中,在不同的 task 所在的节点上的都能获取到,可以减少大量的 shuffle 操作. 换句话说,广播变量可以理解为一个公共的共享变量,可

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)

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的内存中,可以直接在内存中拿数据,避免了大量的shuffle,导致集群性能下降: 注意:因为广播变量是要把dataset广播到内存中,所以广播的数据量不能太大,否则会出现OOM这样的问题 Broadcast:Broadcast是通过

Spark中三大数据结构:RDD:  广播变量: 分布式只读共享变量: 累加器:分布式只写共享变量: 线程和进程之间 1.RDD中的函数传递 自己定义一些RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的. 传递一个方法 class Search(query: String){ // extends Serializable //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: Strin

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都

Spark--DataFrames,RDD,DataSets 一.弹性数据集(RDD) 创建RDD 1.1RDD的宽依赖和窄依赖 二.DataFrames 三.DataSets 四.什么时候使用DataFrame或者Dataset? 五.广播变量与累加器 5.1 广播变量broadcast variable 5.1.1 广播变量的意义 5.1.2 广播变量图解 5.1.3 如何定义广播变量 5.1.4 如何还原一个广播变量 5.1.5 广播变量的使用 5.1.6 定义广播变量注意点 5.2 累加

1. 广播变量  1.1 补充知识(来源:https://blog.csdn.net/huashetianzu/article/details/7821674) 之所以存在reduce side join,是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段,即:同一个key对应的字段可能位于不同map中.Reduce side join是非常低效的,因为shuffle阶段要进行大量的数据传输.Map side join是针对以下场景进行的优化:两个待连接表中,有一个表非常大,而另一个表非常小,以至

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量

转载自:https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量:广播变量(broadcast variable)与累加器(accumulator) 累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象. 共享变量出现的原因: 通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.广播变量 package com.wjy import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object GuboVal { def main(args: Array[String]): Uni

一.概述 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(broadcast variable)和累加器(accumulator) 二.广播变量broadcast variable 2.1 为什么

一.概要 通常情况下,当向Spark操作传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本.这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传.在任务之间使用通用的,支持读写的共享变量是低效的.尽管如此,Spark提供了两种有限类型的共享变量,广播变量和累加器. 二.广播变量 通常情况下,当一个RDD的很多操作都需要使用driver中定义的变量时,每次操作,driver都要把变量发送给worker节点一次,如果这个变量中的数据很大的话,会产生很高的

广播变量 背景 一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采

一.广播变量图解 二.代码 val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local").setAppName("brocast") val sc = new SparkContext(conf) val list = List("hello xasxt") val broadCast = sc.broadcast(list) val lineRDD = sc.textFile("./words.

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

概述 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) 广播变量broadcast variable 为什么要将变量定义成

广播变量 先来简单介绍下spark中的广播变量: 广播变量允许程序员缓存一个只读的变量在每台机器上面,而不是每个任务保存一份拷贝.例如,利用广播变量,我们能够以一种更有效率的方式将一个大数据量输入集合的副本分配给每个节点.Spark也尝试着利用有效的广播算法去分配广播变量,以减少通信的成本. 一个广播变量可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始变量v中创建.广播变量是v的一个包装变量,它的值可以通过value方法访问,下面的代码说明了这个过程: scala>

1. 广播变量 理解图 使用示例 # word.txt hello scala hello python hello java hello go hello julia hello C++ hello lucene package com.ronnie.scala.core.Test import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object BroadC