scala broadcast

最新推荐文章于 2023-11-22 00:01:40 发布
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分类专栏： spark 文章标签： spark scala broadcast
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ksearch/article/details/71125188
本文介绍了Apache Spark中广播变量的基本用法。通过一个简单的Scala示例展示了如何创建并使用广播变量来存储和分发数据，减少集群间的通信开销。

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

scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0)


scala> broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
Flink / Scala - 8.DataSet 应用 Broadcast Variables
BITDDD小栈
03-09 1412
除了操作的常规输入之外，广播变量 Broadcast Value 允许使一个数据集对操作的所有并行实例可用，即适合 task 都需要公用的变量，就像是 spark 中各个 executor 都需要访问的公共变量一样。
Flink / Scala 实战- 4.BroadCast 广播流数据先到再处理 Source 数据
BITDDD小栈
08-11 1644
Flink 支持增加 DataStream KeyBy 之后 conncet BroadCastStream 形成 BroadConnectedStream，广播流内数据一般为不间断更新的上下文信息，这里介绍如果等待广播流初始化完毕再处理 Source 数据
从examples中学Spark（一）：BroadcastTest.scala
王某的博客
01-04 712
之前学习都是官网API Doc+社区的博文，最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 注意：使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_
Spark共享变量-Broadcast广播变量介绍及scala实现
Veechange的博客
12-09 8739
通常情况下，当1个function传递到1个spark operation（例如：map、reduce）时，这个function是在远程的集群node上被执行的。这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上不会更新这些变量，然后又传送回driver program。跨tasks共享读写变量的支持，通常是低效率的。然而，spark提供了2种通用的共享变量模式：广播变量和累加器。   广播变量
第 19 节　Flink Broadcast广播变量-(scala代码)
weixin_39868387的博客
03-09 933
上篇：第 18 节 DataSet之算子操作（java） 1、Flink Broadcast(广播变量) 广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks 广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的 一句话解释，可以理解为是一个公共的共...
spark scala broadcast variable广播变量和Accumulator累加器
a627082796的博客
02-25 674
一、简介 通常情况下，当1个function传递到1个spark operation（例如：map、reduce）时，这个function是在远程的集群node上被执行的。这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上不会更新这些变量，然后又传送回driver program。跨tasks共享读写变量的支持，通常是低效率的。然而，spark提供了2种通用的共享变量模式：广播变量和累加器。 1.1 ...
第42课： Spark Broadcast内幕解密：Broadcast运行机制彻底解密、Broadcast源码解析、Broadcast最佳实践
大模型与Agent智能体
06-04 1039
第42课：  Spark Broadcast内幕解密：Broadcast运行机制彻底解密、Broadcast源码解析、Broadcast最佳实践Broadcast在机器学习、图计算、构建日常的各种算法中到处可见。 Broadcast就是将数据从一个节点发送到其它的节点上；例如Driver上有一张表，而Executor中的每个并行执行的Task（100万个Task）都要查询这张表，那我们通过Broa
flink DataStream BroadcastStream广播流scala使用示例
qq864181762的博客
06-06 1163
1.官网解释 广播状态被引入以支持这样的用例:来自一个流的一些数据需要广播到所有下游任务，在那里它被本地存储，并用于处理另一个流上的所有传入元素。作为广播状态自然适合出现的一个例子，我们可以想象一个低吞吐量流，其中包含一组规则，我们希望根据来自另一个流的所有元素对这些规则进行评估。考虑到上述类型的用例，广播状态与其他操作符状态的区别在于: （1）它是一个map格式 （2）它只对输入有广播流和无广播流的特定操作符可用 （3）这样的操作符可以具有具有不同名称的多个广播状态。 2.scala代码示例 import
【spark原理系列】 broadcast广播原理优缺点示例源码权威讲解
最新发布
wang2leee的博客
11-22 1536
spark broadcast广播原理优缺点示例源码权威讲解
[Spark进阶]-- 广播变量
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
06-04 7449
第一种：不可变类型 package com.scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /**  * scala实现广播变量（第一种：不可变类型）  * 增加后的结果：2     增加后的结果：4     增加后的结果：6     增加后的结果：8     增加后的结果：10  */ ...
Broadcast广播变量
圈圈任
02-28 1337
一、共享变量可以节省内存与运行时间，提高并行处理的执行效率，共享变量包括：（1）Broadcast广播变量（2）accumulator累加器二、广播变量使用规则：1、可以使用SparkContext.broadcast（[初始值]）创建2、使用.value的方法读取广播变量的值3、广播变量被创建后，不可以被修改例如：val kvFruit = sc.parallelize(list((1,"app...
spark的广播变量使用broadcast
liminghui4321的博客
06-22 351
使用广播, 大幅度减少 value 的复制 def bc2(): Unit = { // 数据, 假装这个数据很大, 大概一百兆 val v = Map("Spark" -> "http://spark.apache.cn", "Scala" -> "http://www.scala-lang.org") val config = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("bc") val sc = ne
Spark Broadcast内幕解密
sundujing的博客
05-16 1627
一：Broadcast彻底解析1，Broadcast就是将数据从一个节点发送到其他的节点上；例如Driver上有一张表，而Executor中的每个并行的Task（100万个Task）都要查询这张表，那我们通过Broadcast方式就只需要往每个Executor把这张表发送一次就行了，Executor中的每个Task查询这张唯一的表，而不是每次执行的时候都从Driver获得这张表！2，这就好像Serv
Spark BroadCast 解析
zx8167107的博客
01-28 1万+
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
关于Spark的Broadcast解析
然月 枕流君
02-08 2万+
首先，推荐下大神的文章，http://blog.youkuaiyun.com/column/details/spark.html 仅作为大神未未提到的细枝末节，进行补充。 Broadcast（广播）是相对较为常用编码功能，通常使用方式，共享配置文件，map数据集，树形计算结构等，为能够更好更快速为TASK任务使用相关变量。 期间，曾见过有同学讲原始日志（log）进行广播，导致集群运行缓慢，诸
51.性能调优之广播大变量
Erik_ly的博客
04-23 3076
本文为《Spark大型电商项目实战》 系列文章之一，主要介绍在实际项目中广播大变量的原因、原理和具体在代码中实现的方法。
spark中的广播变量broadcast
热门推荐
隔壁老杨的专栏
02-19 3万+
本文是对spark中的广播变量broadcast的源码流程进行说明.
Flink / Scala - 9.DataStream Broadcast State 模式示例详解
BITDDD小栈
03-10 2041
一.引言 上一篇文章Flink / Scala - DataSet 应用 Broadcast Variables介绍了 DataSet 场景下 Broadcast 的使用，这一边
Spark---Broadcast变量&Accumulators
chbxw
05-30 1472
共享变量通常情况下，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，广播变量和累加器一、Broadcast Variables(广播变量)广播变量
掌握Spark编程：学习Scala示例教程
4.性能优化：学习如何利用持久化（persist）和广播变量（broadcast variables）等特性来优化Spark作业的性能。 5.高级特性：学习Spark的高级特性，包括流处理（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）和图计算...
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