第5章 Broadcast

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原创 最新推荐文章于 2026-08-08 11:30:02 发布 433 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Spark BroadCast 解析 前言 在实际使用中对于一些许多rdd需要用到的大的只读数据集变量可以使用共享变量的方式来提高性能，例如查内存表，默认情况下会每个task都保存一份，这样太浪费资源，所以一般会采用共享变量的方式来查表，代码中经常使用，但还没细致研究过，这次刚好借着阅读Spark RDD API源码的机会来深入解析一下broadcast。 Broadcast代码还涉及到spark底层存储代码BlockMana 阅读详情

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spark源码分析之Broadcast Broadcast简介&使用 在Spark程序中，经常会遇到算子函数中使用较大的外部变量的场景。由于在算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话[比如100M，甚至1G]，那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。因此对于上述情况，如果使用的外部变量比较大，Spark提供的广播功能，对该变量进行广播，会提升 阅读详情

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