广播变量对Spark性能产生的影响

前言

先说一下为什么Spark会引入广播变量？
我们在driver端定义了一个变量，如果要在executor端使用，spark会为把这个变量以task的形式给每个executor发送，也就是有多少个task，每个executor中就会有多少个变量，如果该变量是个集合，而且比较大，甚至会导致内存溢出。因此，引入了广播变量来解决这种问题。下面会用实际案例进行详细描述。

广播变量简介

Spark广播变量是一种优化工具，它将一个较大的只读变量发送到集群内的所有工作节点，以便在任务执行期间重用数据。广播变量可以显著提升需要频繁访问的只读数据的性能，并减少了跨网络发送数据的开销。

广播变量的优势

1. 减少数据传输
   广播变量将数据发送到每个工作节点，减少了跨网络发送数据的开销。这对于大型只读数据集特别有用，可以显著提升任务的性能。
2. 重用数据
   广播变量允许在任务执行期间重用广播的数据。这可以减少重复的数据加载和计算，提高任务的效率。
3. 节约内存
   广播变量在每个工作节点上缓