1 為什么使用廣播變量 和 累加器

變量存在的問題：在spark程序中，當一個傳遞給Spark操作(例如map和reduce)的函數(shù)在遠程節(jié)點上面運行時，Spark操作實際上操作的是這個函數(shù)所用變量的一個獨立副本。這些變量會被復(fù)制到每臺機器上，并且這些變量在遠程機器上的所有更新都不會傳遞回驅(qū)動程序，通常跨任務(wù)的讀寫變量是低效的。

廣播變量的目的就是解決變量存在的問題，變量聲明為廣播變量，那么知識每個executor擁有一份，這個executor啟動的task會共享這個變量，節(jié)省了通信的成本和服務(wù)器的資源。

總的來說：累加器是用來對信息進行聚合，廣播變量是用來分發(fā)較大的只讀對象。

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2 如何定義? 和? 還原? 廣播變量

int a = 3; Broadcast<Integer> broadcast = sc.broadcast(a); //定義廣播變量
int c = broadcast.value; //還原廣播變量

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3 廣播變量注意事項

（1）變量一旦被定義為一個廣播變量，那么這個變量只能讀，不能修改

（2）能不能將一個RDD使用廣播變量廣播出去？

?????? 不能，因為RDD是不存儲數(shù)據(jù)的。可以將RDD的結(jié)果廣播出去。

（3） 廣播變量只能在Driver端定義，不能在Executor端定義。

（4） 在Driver端可以修改廣播變量的值，在Executor端無法修改廣播變量的值。

（5）如果executor端用到了Driver的變量，如果不使用廣播變量在Executor有多少task就有多少Driver端的變量副本。

（6）如果Executor端用到了Driver的變量，如果使用廣播變量在每個Executor中只有一份Driver端的變量副本。

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4 廣播變量的優(yōu)化

當廣播一個比較大的值時，選擇既快又好的序列化格式是很重要的。因為如果序列化對象的時間很長或者傳送時間太久，這段時間很容易出現(xiàn)性能瓶頸。

默認情況下，spark會使用java內(nèi)建的序列化庫。建議選擇kryo序列化工具，使用方法設(shè)置spark.serializer為org.apache.spark.serializer.KryoSerializer；

最好強制要求這種注冊，設(shè)置spark.kryo.registrationRequired為true；

SparkConf conf = new SparkConf()；conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");conf.set("spark.kryo.registrationRequired","true");conf.registerKryoClasses(Array(classOf[myClass]),classOf(MyOtherClass));

這樣還會有其他的問題，如果代碼中引用的類沒有序列化，會報異常，最簡單的方式是實現(xiàn)序列化接口。

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5 累加器和定義和還原

累加器只是一個只寫變量

LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator();accumulator.add(1);long count = accumulator.count();

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參考文獻：扎心了，老鐵

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/parent-absent-son/p/9956574.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的spark广播变量 和 累加器的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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