spark广播变量

广播变量的好处：
如果你的算子函数中，使用到了特别大的数据，那么，这个时候，推荐将该数据进行广播。这样的话，就不至于将一个大数据拷贝到每一个task上去。而是给每个节点拷贝一份，然后节点上的task共享该数据。这样的话，就可以减少大数据在节点上的内存消耗。并且可以减少数据到节点的网络传输消耗。

以下是官网翻译：
广播变量允许程序员在每台机器上保留一个只读变量，而不是随副本一起发送它的副本。例如，它们可用于以有效的方式为每个节点提供大输入数据集的副本。Spark还尝试使用有效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。

Spark动作通过一组阶段执行，由分布式“shuffle”操作分隔。Spark自动广播每个阶段中任务所需的公共数据。以这种方式广播的数据以序列化形式缓存并在运行每个任务之前反序列化。这意味着显式创建广播变量仅在跨多个阶段的任务需要相同数据或以反序列化形式缓存数据很重要时才有用。

广播变量是v通过调用从变量创建的SparkContext.broadcast(v)。广播变量是一个包装器v，可以通过调用该value 方法来访问它的值。下面的代码显示了这个：

scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1,2,3))

broadcastVar: org.apache.spark.brocast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0)

scala> broadcastVar.value

res0:Array[Int] = Array(1,2,3)

创建广播变量后，应该使用它来代替v群集上运行的任何函数中的值，这样v就不会多次传送到节点。此外，在v广播之后不应修改对象 ，以确保所有节点获得相同的广播变量值（例如，如果稍后将变量发送到新节点）。