Spark SQL中如何使用广播变量

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#Spark SQL

通过自定义UDF函数

【Spark实战系列】sparkstreaming 中动态广播变量的使用
JasonLee实时计算
07-05 2081
在实际的项目中,我们一般都会把配置信息放在配置文件或者存到第三方存储中,然后在程序中去读取,但是有的时候我们想修改这些信息,修改完必须要重启job才能生效,那是不是太麻烦了,那有没有办法修改完不重启job就能生效呢?其实我们可以用sparkstreaming的动态广播变量,比如某个配置需要十分钟更新一次,那我们可以在driver端初始化这个变量,在excetors端获取这个变量(注意exceto...
Spark中广播变量原理详解
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08-19 869
这意味着，如果一个大的数据集被用在多个Spark任务中，那么这个数据集的多个副本将会被发送到集群中的各个节点，这样可能会导致大量的网络传输。综上所述，虽然在某种程度上，使用广播变量和使用普通RDD都涉及到数据的网络传输，但广播变量能显著减少网络和计算的开销，特别是在一个小数据集需要与一个大规模的RDD进行多次交互时。如果一个小数据集作为普通RDD与一个大RDD进行操作（比如join），小RDD的数据可能会被发送到集群中的多个节点多次，因为每个分区的计算可能在不同的节点上执行。这会增加计算的复杂性和开销。
Spark累加器与广播变量以及初学SparkSQL
z123ljx的博客
12-28 663
累加器： 目录 累加器： 广播变量 SparkSQL DataFrame DataSet RDD，DF，DS直接的转换 自定义聚合函数 SparkSession： 为什么要使用累加器：在spark中如果不定义一个累加器在使用到累加计算方式时，因为task无法改变原始的变量，而在使用了累加器器后就可以对全局变量进行改写，所以累加器又称为全局可写变量 图解 使用方式： object Spark_leijia { def main(args: Array[String]):
spark广播变量的原理_spark使用广播变量
weixin_42361733的博客
12-24 360
import java.io.{File, FileReader}import java.utilimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.broadcast.Broadcastimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport scala.collection.mutable.Arr...
Spark SQL 的广播连接（Broadcast Join）是什么？在什么情况下使用？
最新发布
weixin_45422672的博客
09-28 692
Spark SQL 广播连接是一种高效优化技术，通过将小表数据广播到所有Executor节点，避免大数据量shuffle操作。其核心原理是Driver收集小表数据并广播，Executor本地执行Join。自动触发条件包括小表大小小于配置阈值（默认10MB），适用于维度表连接、配置表连接等场景。可通过SQL提示或编程方式强制广播，相比Shuffle Join能显著减少网络传输和磁盘I/O。但需注意避免广播过大的表（可能引发OOM）或频繁更新的表。最佳实践建议结合表大小、数据分布等因素综合判断，并通过执行计划监
spark源码分析— spark广播变量
Shie_3的博客
05-06 1290
spark广播变量是spark中一种只读的数据，广播的数据被集群不同节点共享，且默认存储在内存中，读取速度比较快。spark内部有很多地方都使用的广播变量功能，比如spark sql的join有一种broadcast join，就是使用广播变量实现的小表join的优化；spark提交job时，将task的依赖关系广播到集群等。接下来，分析一下，spark广播变量的实现细节：```val broad...
Spark广播变量
weixin_43690478的博客
05-16 476
package sparkCore.BroadCastV1 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession object BroadCastV1 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName(this.getClass.getName)
Spark中广播变量
qq_40870024的博客
01-22 3350
1.广播变量的意义 广播变量的好处，不需要每个task带上一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话， 就可以让变量产生的副本大大减少,从而减少传输过程中的IO,减少存放变量的内存占用. 2.下面一张高清大图说明广播的过程，Driver将数据collect到一起，然后将完整的数据分发到executors上,进行相应的处理 3.广播变量的用法 广播变量用法很简单，其实就是SparkContext的broadcast()方法，传入你要广播的变量，即可。 context.broadca
【实践】spark streaming中的广播变量应用
热门推荐
一寒惊鸿
07-04 2万+
1. 广播变量我们知道spark 的广播变量允许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。常见于spark在一些全局统计的场景中应用。通过广播变量，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
spark 广播变量
qq_43192537的博客
11-30 3035
spark 广播变量
用一个例子告诉你 怎样在spark中创建广播变量
向热爱自己一样，热爱这个世界。
03-13 585
用一个🌰告诉你 怎样在spark中创建广播变量
spark之共享数据(广播变量详细图解)
我的博客
04-11 6146
广播变量:比如数据库中一份公共配置表格，需要同步给各个节点进行查询。广播变量允许程序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...
【Spark】广播变量和累加器
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-24 1719
多进程编程中，不同进程可以通过创建共享内存，进行进程间通信。而在分布式中，Spark通过【广播变量】和【累加器】进行共享变量。（3）使用累加器时，为了保证准确性，只能使用一次动作操作；创建成广播变量（一个包装变量，这时候该广播变量就能在集群中的其他节点进行共享数值了），我们可通过。（1）上面首先创建了一个元素个数为100的RDD对象，后面在该RDD对象上执行一个。函数，累加器会再次执行，变为50+50=100，但是一开始的。，然后修改数值后再次广播，就能够被集群的其他节点获取数值。
用广播机制优化spark sql案例
L13763338360的博客
06-08 804
一个常用的sql示例 insert overwrite table tbl_result select …… from table1 left join table2 on table.id = tables1.id left join table3 on table.id = tables1.id left join table4 on table.id = tables1.id left join table5 on table.id = tables1.id left join table6 .
Streaming 累加器和广播变量 和sql
weixin_30552635的博客
08-17 142
//所依赖的jar <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:s...
sqlit和广播
Android
05-11 161
// Uri uri=Notes.CONTENT_URI; // ContentValues values=new ContentValues(); // values.put(Notes._ID, 1); // values.put(Notes.TITLE, (String) getText(R.string.message)); ...
一次关于Spark广播变量broadcast variable的优化
Mister___Wang的博客
03-02 1154
通过配置广播变量broadcast variable去优化Spark application
spark3 sparksql 使用变量 sql中对结果cache 固定/缓存current_timestamp()等函数结果值
yy的博客
04-26 773
疑似bug。
spark sql 如何广播小表
03-31
<think>嗯，用户想了解Spark SQL如何广播小表。首先，我需要回忆一下Spark SQL中的广播机制。广播变量在Spark中通常用于优化join操作，特别是当一个小表需要与大表进行join时，避免数据的shuffle，减少网络传输。 接下来，我应该考虑广播join的工作原理。广播小表意味着将小表的数据分发到各个Executor节点，这样每个节点都有一份小表的副本，大表的数据就可以在本地进行join操作，而不需要移动大表的数据。这样可以显著提高性能。 然后，需要说明如何在Spark SQL中启用广播。用户可能知道在DataFrame API中使用broadcast函数，但在Spark SQL中是否有不同的方法？应该提到使用配置参数或者提示（hints）。例如，设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数，或者使用/*+ BROADCAST */的SQL提示。 还要注意参数的单位，比如autoBroadcastJoinThreshold默认是10MB，单位是字节。用户需要根据小表的大小调整这个值，如果小表超过这个阈值，可能不会被广播。这时候可能需要手动添加提示。 另外，要举例说明具体的SQL写法，比如在SELECT语句中加入提示。同时，需要提醒用户广播的表不宜过大，否则会占用过多内存，影响性能。可能还要提到如何检查执行计划，确认是否成功启用了广播join。 最后，确保回答结构清晰，分步骤解释，让用户能够逐步理解和应用。可能还需要对比自动广播和手动提示的区别，以及使用场景，帮助用户根据实际情况选择合适的方法。</think>Spark SQL 广播小表的原理是通过将小表分发到所有Executor节点内存中，避免Shuffle操作，从而优化Join性能。以下是具体实现步骤和注意事项： 1. **自动广播机制**（默认开启） - 设置阈值参数： ```sql -- 单位：字节（默认10MB） SET spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = 10485760; -- 10*1024*1024 ``` - 当小表尺寸 < 阈值时，Spark自动执行广播 - 可通过以下方式查看执行计划： ```sql EXPLAIN EXTENDED SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ * FROM large_table JOIN small_table ON large_table.id = small_table.id; ``` 2. **强制广播提示**（适用于表尺寸超过阈值但确信可以广播时） ```sql SELECT /*+ BROADCAST(small_table) */ * FROM large_table JOIN small_table ON large_table.id = small_table.id; ``` 3. **手动广播实现**（编程API方式） ```scala val smallDF = spark.table("small_table").cache() val largeDF = spark.table("large_table") // 创建广播变量 val broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(smallDF.collect()) // 使用广播变量 largeDF.rdd.mapPartitions { iter => val smallData = broadcastVar.value // 实现自定义Join逻辑 } ``` **注意事项**： - 广播表应满足 $$ \text{表大小} \leq \text{spark.driver.maxResultSize} $$ 且 $$ \text{表大小} \leq \text{Executor内存} $$ - 广播表数据会驻留在各Executor内存中，需确保集群内存充足 - 广播表更新后需重新广播（Spark 3.0+支持动态更新） - 可通过`spark.ui`的"Storage"页查看广播变量状态 **性能对比公式**： 当大表数据量为$$ N $$，小表数据量为$$ M $$时： - 普通Join时间复杂度：$$ O(N \times M) $$ - 广播Join时间复杂度：$$ O(N) $$ 建议优先使用自动广播机制，当遇到以下情况时手动干预： 1. 表尺寸略微超过阈值但内存充足 2. 需要强制特定Join顺序 3. 处理非等值Join时需自定义广播逻辑
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