Spark广播变量
1. 什么是广播变量？
广播变量（Boardcast）是Spark中应对shuffle造成的性能变慢的有效克制手段，它是一种分发机制，一次性封装目标数据结构，以Excutor为粒度做数据分发。数据分发数=Excutor数
1.1 如何理解广播变量
需求： WordCount升级版，统计所有文件里，指定单词的数量。
val dict = List("spark","java","scala","python")
val words = spark.sparkContext.textFile("hdfs://word_count_files/*.txt")
val keyWords = words.flatMap(line=> line.split(" ")).filter(word=> dict.contains(word))
keyWords.map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
V1版本调度内幕：
? dict列表连带后面的三行代码会被打包到一个Task里边去，正常情况下代码“负重”较轻，传到每个Excutor端的数据可以近似理解成数据负重，在v1.0版本下，dict就是主要数据负重，如果系统并行度大，Task数量较多（比如有一千个并行度，那么这个dict就要重复传送一千次），这个dict的负重就已经很可观了，更别说很多时候这个dict的大小是几Mb数据了。
痛点：v1.0 的变量分发，是以Task为粒度的，实际生产中的Task数量远大于Excutor数量。
val dict = List(“spark”, “tune”)val
bc = spark.sparkContext.broadcast(dict)
val words = spark.sparkContext.textFile(“~/words.csv”).flatmap(line=>line.split(" "))
val keywords = words.filter(word => bc.value.contains(word))
keywords.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).collect
在广播变量的运行机制下，封装成广播变量的数据，由 Driver 端以 Executors 为粒度分发，每一个 Executors 接收到广播变量之后，将其交给 BlockManager 管理。由于广播变量携带的数据已经通过专门的途径存储到 BlockManager 中，因此分发到 Executors 的 Task 不需要再携带同样的数据。
2. 如何让Spark SQL使用广播变量
上面的demo样例是RDD形式的，那么如何让SparkSQL使用广播变量呢？
spark join两张表的时候如果有一张表小于10M，就会自动使用Boardcast Join，这个10M,就是默认的广播阈值。
需要注意两点：
1. 10M指的是加载到内存中小于10M,有些情况下压缩文件如orc小于10M但是并没有采取boardcast join，原因很可能是解压之后超过了10M。
2. join的两张表，只要有一张表小于10m即可。
2.1 通过配置项使用广播变量
spark.sql.autoBoardcastJoinThreshold指定更大的阈值，同样需要注意指定的是文件解压之后的大小也要小于该值。就算是没有压缩，本地文件加载到内存中也会出现数据大小膨胀，需要注意。
2.2 用Join Hints 强制广播
val table1: DataFrame = spark.read.parquet(path1)
val table2: DataFrame = spark.read.parquet(path2)
table1.createOrReplaceTempView("t1")
table2.createOrReplaceTempView("t2")
val query: String = “select * from t1 inner join t2 on t1.key = t2.key”
val queryResutls: DataFrame = spark.sql(query)
如果不希望频繁注册tempView 也可以用Api形式
table1.join(table2.hint("boardcast"),Seq("key"),"inner")
2.3 用boardcast函数强制广播
import org.apache.spark.sql.functions.broadcast
table1.join(broadcast(table2), Seq(“key”), “inner”)
3. 广播变量的限制
性能角度：
Driver在创建广播变量的时候，需要拉取所有数据分片合并整理再广播出去，所以Driver端需要耗费大量内存来做一个大广播变量。而且Spark硬性规定，广播变量大于8G直接抛异常中断任务。
功能角度：
并不是所有的join都可以转换为boardcast join。
boardcast join不支持全连接（full outer join）。
左连接（left outer join）只能广播右表，右连接（right outer join)只支持广播左表。
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