spark 的广播变量和持久化的使用场景

最新推荐文章于 2024-10-29 11:49:35 发布
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分类专栏： spark
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本文探讨了在Spark中，为了提高性能，当一个RDD被多次使用或参与连接操作时，进行持久化的必要性。同时，文章也提到了在RDD间进行交互操作时，合理利用广播变量的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

当一个RDD多次被使用的时候需要持久化，如果用到了partitionBy，则必须要进行持久化

当一个RDD与其他RDD连接或者交互操作时需要加工广播变量

Spark【使用篇】04：RDD持久化、共享变量
weixin_40612128的博客
03-09 397
Spark【使用篇】04：RDD持久化、共享变量
Spark笔记整理（五）：Spark RDD持久化、广播变量和累加器
weixin_34384681的博客
04-27 185
[TOC] Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需...
spark封神之路(15)-广播变量
HANG.NIAN
06-27 1524
简介 广播变量可以让我们在每台计算机上保留一个只读变量，而不是为每个任务复制一份副本。例如，可以使用他们以高效的方式为每个计算节点提供大型输入数据集的副本。Spark也尽量使用有效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。 另外，Spark action操作会被划分成一系列的stage来执行，这些stage根据是否产生shuffle操作来进行划分的。Spark会自动广播每个stage任务需要的通用数据。这些被广播的数据以序列化的形式缓存起来，然后在任务运行前进行反序列化。也就是说，在以下两种情况下显示的创
spark 获取广播变量_spark RDD持久化 共享变量 广播变量 | 星尘
weixin_39990250的博客
01-30 155
Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD 持久化在内存中，当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition，这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD ，而不需要计算多次该RDD巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，...
Spark学习笔记(15)——广播变量
m0_56602092的博客
08-06 1158
我们在Executor端执行的代码中使用的Driver端数据称为闭包数据，这个数据是以task为单位发送到Executor端的，相同的闭包数据每个task中都有一份，当一个Executor中包含多个task，并且闭包数据量较大时，就造成了一个Executor中含有大量重复的数据，并且占用大量的内存。有没有办法解决这个问题呢？ 一、什么是广播变量 Executor其实就一个JVM，所以在启动时，会自动分配内存。完全可以将任务中的闭包数据放置在Executor的内存中，达到共享的目的。 广播变量是Spark.
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。
03-13 532
用一个🌰告诉你 怎样在spark中创建广播变量
Spark---持久化，共享变量和RDD之间的依赖关系详解
onthe_wing的博客
04-25 930
Spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化（或缓存）数据集。当您持久化RDD时，每个节点将其计算的任何分区存储在内存中，并在该数据集（或从该数据集派生的数据集）上的其他操作中重用这些分区。这使得未来的行动更快（通常超过10倍）。缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具。
Apache Spark：Spark数据持久化策略
kkchenjj的博客
07-18 1015
在Apache Spark中，数据持久化（也称为缓存）是一个关键的性能优化策略。由于Spark是基于内存的计算框架，将数据持久化在内存中可以显著减少重复计算的时间，从而加速迭代算法和多次查询同一数据集的场景。当数据集被持久化后，每次需要使用该数据集时，Spark可以直接从内存中读取，而无需重新计算，这在处理大规模数据时尤其重要。
PySpark | RDD持久化 | 共享变量 | Spark内核调度
liujiesxs的博客
06-26 1418
RDD持久化、共享变量、Spark任务调度
【spark原理系列】 broadcast广播原理优缺点示例源码权威讲解
wang2leee的博客
11-22 1470
spark broadcast广播原理优缺点示例源码权威讲解
Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例
01-10
一、广播变量和累加器 通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)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。 1.1 广播变量： 广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 Spark的动作通过
什么？Spark 广播变量、累加器还能这么玩？
qwer123451234123的博客
04-28 1477
前言 今天跟大家聊聊 Spark 中的共享变量：累加器和广播变量。 在 Spark 存储系统中，对于每个Executor中的数据，都属于局部数据。也就是，Executor之间的数据是不可见的。 但是，在开发过程中，会有一些场景，某些业务逻辑需要访问类似一个全局变量，比如集群中的全局计数器。 那么，这些变量在集群中的任意时刻，就必须对所有Executor是共享、可见的。 那么，Spark 是如何支持这样的场景呢？答案是共享变量。 Spark 按照创建与使用方式不同，将共享变量分为广播变量（...
Spark中广播变量和累加器
qq_42456324的博客
05-03 1623
1、广播变量 广播变量的定义： 广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个spark操作使用,在机器学习中非常有用。广播变量是类型为spark.broadcast.Broadcast[T]的一个对象,其中存放着类型为T的值。它由运行SparkContext的驱动程序创建后发送给会参与计算的节点,非驱动程序所在节点(即工作节点)访问改变量的方法是调用该变量的value方法,这个值只会被发送到各节点一次,作为只读值处理。 广播变量的使用场景： 如果我们要在分布式计算里面分
Spark中广播变量（boardcast）的使用
weixin_41655296的博客
04-19 4734
1 使用广播变量的使用步骤 （1）声明广播变量 val board = sc.boardcast(XX) （2）使用 .value 获得广播变量的值 （3）变量只会被发到各个节点一次，且作为“只读变量” 以下是广播变量的源代码 向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，广播变量用起来都很顺手。 /** * Broadcast a read-only variable to the cluster,
大数据 - Spark系列《九》- 广播变量
weixin_40968325的博客
02-21 1818
广播变量是Spark中一种重要的分布式数据共享机制。本文首先介绍了广播变量的简介和特点，然后探讨了其使用场景，并详细讲解了创建、访问和销毁广播变量的方法。此外，还分析了不适用广播变量的问题。最后，文章深入解释了广播变量的分发和读取机制，包括创建原理和读取原理。通过本文的学习，读者将全面了解广播变量在Spark中的应用和实现机制。
Spark的广播变量有什么用途？
最新发布
qq_33240556的博客
10-29 345
在 Apache Spark 中，广播变量（Broadcast Variables）是一种用于优化数据分发的技术，尤其适用于需要将较小的数据集分发到所有工作节点的场景。
Spark-广播变量图文详解
喻师傅的学习笔记
05-24 1502
Spark广播变量
spark广播变量的使用（转）
微电子学与固体电子学-俞驰
02-26 4194
环境： ubuntu16.04 64 伪分布式 使用的spark是2.3.1 scala 2.11.8 参考连接： https://blog.youkuaiyun.com/android_xue/article/details/79780463#commentsedit 注意，这篇博客是对上述参考链接的总结和概括． 一句话讲明，广播变量干嘛的？ 就是你代码里的某个变量在程序运行时太耗内存了，所以丢到各个sla...
详解 Spark核心编程之广播变量
weixin_44480009的博客
06-02 522
广播变量是分布式共享只读变量。
Spark业务场景资源分配与代码优化实战指南
3. Spark作业优化:代码优化是提升Spark作业性能的一个重要方面，包括但不限于数据序列化格式的选择、合理的数据分区策略、避免数据倾斜、使用广播变量和持久化（缓存）等。 4. Spark运行原理:了解Spark的运行原理...
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