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大家好，我是怀瑾握瑜，一只大数据萌新，上能code下能teach的全能奶爸，家有两只吞金兽，嘉与嘉
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1. 起因

在进行数据处理时，会经常用到一些中间表，比如DIM表，比如其他数据源的数据。

如果这些数据量很小，直接与大数据做JOIN，会很影响性能。

如果直接解开数据转成对象，这个对象是放在driver中的，executor端直接使用Driver的变量在Executor有多少task就有多少Driver端的变量副本。

所以这里我们就要使用“广播变量”。

2. 什么是广播变量

广播变量允许程序员在每台计算机上缓存只读变量，而不是将其副本与任务一起发送。例如，它们可以为每个节点提供一个大数据集的副本，而不用给每个 task 来传送一个副本。

广播变量只会被发到各个节点一次，应作为只读值处理（修改广播变量的值不会影响到别的节点）。

Spark会使用高效的广播算法来分配广播变量，以降低通信成本。

3. 广播变量示例

如一个数据，转成Map后，每个子任务都需要使用，工作过程大致为：

如把Map转成广播变量时，工作过程大致为：

可以看到广播变量初始的时候就在Drvier上有一份副本，task在运行的时候，想要使用广播变量中的数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的BlockManager中，尝试获取变量副本。如果本地没有，那么就从Driver远程拉取变量副本，并保存在本地的BlockManager中，此后这个executor上的task都会直接使用本地的BlockManager中的副本。executor的BlockManager除了从driver上拉取，也可能从其他节点的BlockManager上拉取变量副本，距离越近越好。

4. 实际应用

将查询到的数据转成Map，然后在driver中广播出去，在子任务执行时可以直接获取。

使用broadcast方法声明广播变量，使用getValue方法获取广播变量。

Map<Long, VehicleInfo> vehicleInfoMap = new HashMap<>();
// 声明广播变量
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext());
Broadcast<Map<Long, VehicleInfo>> vehicleInfoBroadcast = jsc.broadcast(vehicleInfoMap);
rdd.mapPartitions(x->{
    // 获取广播变量
	Map<Long, VehicleInfo> vehicleInfoMap = vehicleInfoBroadcast.getValue();
});

5. 注意事项

1. 广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。

2. 不能将一个RDD广播出去，只能将RDD的结果广播出去。

3. 在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor端无法修改广播变量的值。

结束语

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