spark学习进步之广播变量的用法(broadcast)

最新推荐文章于 2024-11-11 20:11:53 发布
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本文探讨了Spark中广播变量的使用，强调了其在大数据处理中的作用。针对一个问题点，即当广播变量的表经过筛选后大小显著减小是否仍能进行广播，答案是否定的。文章指出在B表原始大小为1G，但经过筛选后变为1M的情况下，不能继续使用广播join。作者计划后续补充验证实验。

原理：

问题点

1、参数设置：

spark.sql.adaptive.join.enabled

 

AE 相关，开启后能够根据数据量自动判断能否将 sortMergeJoin 转换成 broadcast join

true

spark.sql.broadcastTimeout

broadcast joins 时，广播数据最长等待时间，网络不稳定时，容易出现超时造成任务失败，可适当增大此参数

 300（单位：s）

spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

 表能够使用 broadcast join 的最大阈值

 

 20971520(20MB)

2、当广播变量的表为1G，但是子查询之后为1M，这样还能广播出去吗？（sortMergeJoin 转换成 broadcast join）

B表为1G，但是筛选之后为1M。

答案：不能。


                

        

    


  


        

            

                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            

        


    



                



	

		

			

				
					
SparkRDD数据广播变量：broadcast

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					10-04
					
					1155
					
				

			

		

		

			
				
《SparkRDD数据广播变量：broadcast》
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在分布式计算系统中，数据传输成本往往成为系统性能的瓶颈。Spark作为一款流行的分布式计算框架，为了提高数据传输效率，引入了数据广播（

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
spark中的广播变量broadcast

					
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本文是对spark中的广播变量broadcast的源码流程进行说明.

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Spark Broadcast使用

				
			

			

				

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软件版本Spark-2.1.3，编程语言：java
需求：从用户画像中抽出所需的用户标签




memberid
labelid




445481544
05020101,05030101,05050101,07010301,07040101,06010101,04050301,05010101,01070101,01130501,02010101,04040101,01120501,040...

			
		

	





	

		

			

				
					
JavaScript变量和常量

				
			

			

				

					chenyuhua08042的博客
				

				

					10-07
					
					497
					
				

			

		

		

			
				
变量和常量
1.常量
常量：不能被改变的数据。
如：1，e1,077,true,false,“哇塞”，null
2.变量
变量：程序运行过程中值可以发生改变的量。
2.1定义变量的方式

var 变量名 = 值 ；
变量名 = 值 ；
var 变量名 ；
字符串型：var str = " 华晨宇好牛逼！";
布尔型： var b = true ;
数值型： var n = 10 ;
复合型： var obj = new Object ( ) ;

2.2 变量命名
变量命名必须是以下划线或者字母开头（数字开

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Spark调优(一)-----使用broadcast广播变量

				
			

			

				

					weixin_44336726的博客
				

				

					10-28
					
					1318
					
				

			

		

		

			
				
最近在做一些Spark的调优，前期生产实践的经验一直没顾得上总结，借此机会做个回顾，也算给自己做个积累
背景介绍:
基于华为大数据平台（其实就是多了个安全认证，user.keytab和krb5.conf）Spark消费Kafka中的数据,并读取HBase静态表，与表中的数据做一些略复杂的逻辑计算，最终返回结果。
优化方式
以下是亲测的一些Spark调优方法并附上优化时间：
1.使用broadcas...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark SQL中的broadcast join分析

				
			

			

				

					wisgood的专栏
				

				

					05-20
					
					3210
					
				

			

		

		

			
				
转自：https://blog.youkuaiyun.com/dabokele/article/details/65963401 在Spark-1.6.2中，执行相同join查询语句，broadcast join模式下，DAG和执行时间如下图所示： 1、broadcast join （1）DAG 　　 　　 　　 （2）执行时间122 rows selected (22.709 seconds)1　　 2、非...

			
		

	





	

		

			

				
					
【Spark Java API】broadcast、accumulator

				
			

			

				

					小飞侠的专栏
				

				

					08-23
					
					1154
					
				

			

		

		

			
				
spark java api...

			
		

	





	

		

			

				
					
spark 累加器，广播变量.docx

				
			

			

				

					03-29
				

			

		

		

			
				
在 Spark 中，广播变量可以通过 broadcast 方法创建，例如 `val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))`。广播变量可以用来实现数据共享和同步。  四、使用累加器实现聚合操作  在 Spark 中，累加器可以用来...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark 共享变量：广播变量与累加器解析

					
最新发布

				
			

			

				

					天冬忘忧的博客
				

				

					11-11
					
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在 Spark 大数据处理框架中，共享变量是一个非常重要的概念。当我们处理一些涉及到不同计算节点（Executor）需要访问相同数据的场景时，共享变量就发挥了关键作用。本文将深入探讨 Spark 中的广播变量和累加器，包括它们的使用场景、原理以及如何在实际代码中应用。

			
		

	





	

		

			

				
					
spark sql-Broadcast Hash Join、SMB-JOIN

				
			

			

				

					a123op2346的博客
				

				

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brocast join、SMB-join

			
		

	





	

		

			

				
					
sparksql广播设置

				
			

			

				

					kehan_c的博客
				

				

					06-24
					
					4472
					
				

			

		

		

			
				
spark sql broadcast join 配置：
–conf spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=31457280 \



			
		

	





	

		

			

				
					
Spark中广播的使用

				
			

			

				

					2301_81547508的博客
				

				

					06-04
					
					1213
					
				

			

		

		

			
				
在PySpark中，""是一种注释语法，用于提示Spark优化器在执行查询计划时使用广播变量。广播变量是将数据广播到集群中的所有节点，以便在计算过程中能够更高效地访问数据。在Spark中，默认情况下，优化器会根据数据大小和操作类型来自动选择是否使用广播变量。但是，通过使用"/*+ broadcast(a) */"注释，你可以显式地指示Spark将特定的DataFrame或RDD作为广播变量使用，而不依赖于自动优化。在注释中，"a"是要广播的DataFrame或RDD的名称。

			
		

	





	

		

			

				
					
sparksql broadcast join opt

				
			

			

				

					February13的博客
				

				

					10-10
					
					331
					
				

			

		

		

			
				
to_utc_timestamp(current_timestamp,‘GMT-8’)                                                                      as etl_load_time                             --数据入湖时间。from dm_secure.dm_fin_pnl_sams_item_pnl_di                         – sams商品日销售损益宽表。

			
		

	





	

		

			

				
					
spark sql broadcast 问题

				
			

			

				

					流月up的博客
				

				

					03-05
					
					1174
					
				

			

		

		

			
				
spark sql broadcast 问题解决
Cannot broadcast the table over 357913941 rows: 478354592 rows

			
		

	





	

		

			

				
					
SparkSQL中的三种Join及其具体实现（broadcast join、shuffle hash join和sort merge join）

				
			

			

				

					mojolang
				

				

					02-11
					
					3101
					
				

			

		

		

			
				
1.小表对大表（broadcast join）
将小表的数据分发到每个节点上，供大表使用。executor存储小表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作Broadcast Join

Broadcast Join的条件有以下几个：

*被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，默认是10M （或者加了broadcast join的hint）

*基表不能被广播，比如 left outer 

			
		

	





	

		

			

				
					
大数据-97 Spark 集群 SparkSQL 原理详细解析 Broadcast Shuffle SQL解析过程

				
			

			

				

					永远好奇 无限进步
				

				

					08-23
					
					5146
					
				

			

		

		

			
				
在 SparkSQL 中，Join 是常见的数据分析操作，Spark 在物理计划阶段会根据表大小、是否等值 Join、Key 是否可排序等条件自动选择 Join 策略。目前主要有五种：Broadcast Hash Join（BHJ）、Shuffle Hash Join（SHJ）、Shuffle Sort Merge Join（SMJ）、笛卡尔积（Cartesian Product Join）以及 Broadcast Nested Loop Join（BNLJ）。其中 BHJ 和 SMJ 最常用。

			
		

	





	

		

			

				
					
SparkSQLBroadcast join实例

				
			

			

				

					地球人是我哈的博客
				

				

					04-01
					
					4655
					
				

			

		

		

			
				
最近做sparksql的优化，需要用到sparksql broadcast join，之前在网上找了好多资料，发现介绍理论的偏多，实际操作案例较少，在此记录:
Broadcast join：大表关联小表时使用. 比如：百亿级别的大表对千条数据量的小表进行关联查询时。
众所周知，在spark中进行

...

			
		

	





	

		

			

				
					
Spark 广播变量的使用(Java版)

				
			

			

				

					寒夜二十五
				

				

					11-20
					
					2931
					
				

			

		

		

			
				
原文地址:https://www.cnblogs.com/learn-bigdata/p/10794881.html

广播变量:主要应用与Driver创建的变量,在Executor端需要用到时,可以使用广播变量


package SparkStreaming;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.ja...

			
		

	





	

		

			

				
					
spark sql 广播模式参数

				
			

			

				

					laidongxu666的博客
				

				

					10-21
					
					2632
					
				

			

		

		

			
				
控制小表自动广播的阈值。：控制广播的超时时间。：影响分区数，从而影响 Join 操作的性能。：控制自适应执行时广播的阈值。根据你的数据规模和场景，合理调整这些参数可以帮助优化 Spark SQL 的性能。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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