《廣播變數》這時候 在driver 建立乙個 list廣播變數 這樣會在 executor 啟動乙個 blockmanager 來管理 driver廣播的 變數 （在driver一廣播變數 executor 的就會有這麼乙個 廣播變數了 ） 下次每個 task 回到廣播變數中找 找到就用
廣播變數不允許改變的 因為如果一百個task也要用到這個廣播變數 而第一次用到的是 張三
第二個task用的時候改變了 那這是執行緒不安全的 所以不行
2.不能將 rdd廣播 出去 因為rdd 是不存資料的 可以將rdd的結果廣播出去 rdd.collect() **運算元 得到乙個list
3.廣播變數只能在 driver中定義 只能在 executer 中使用 不能更改 廣播變數的值
4.用法：新增廣播變數 var bdlist=sparkcontext.broadcast(list)
下次不用再用list 直接用 bdlist就行了 獲取裡面 list的方法 就是 var list=bdlist.value 就拿到裡面的list了
Spark的廣播變數
將每個task都要計算的資料設定成廣播變數，如果不設定成廣播變數，則每個 task 都會儲存乙份這樣一模一樣的資料，這樣就占用了很多的儲存空間，將共享變數設定成廣播變數後只在乙個 excuter 裡面儲存這樣乙份 共享資料，這個 excuter 裡面的task 計算的時候共享這樣乙份資料，這樣就減少...
Spark廣播變數Broadcast
spark廣播變數的目的是讓每個worker節點在記憶體中儲存乙個唯讀的物件，節省了在每次tasks建立傳送到woker節點中攜帶該物件副本的網路io。一些需要在多個task中使用的，不可變的大資料集合物件尤其適合被定義程廣播變數。廣播變數的定義方法，fron spark官網 val broadca...
spark的廣播變數
廣播變數 頻繁使用 而且資料大 分發到每乙個excutor節點 每個task從本地拿取使用 當在excutor端使用了driver變數，不使用廣播變數，在每個excutor中有多少的task就有多少個driver端變數副本 導致的問題 占用了網路io,速度慢 如果使用廣播變數在每乙個excutor端...