spark 广播变量与累加器

如何理解广播变量？

适用场景：大变量，比如100M以上的大集合。算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。

如果使用的外部变量比较大，建议使用Spark的广播功能，对该变量进行广播。广播后的变量，会保证每个Executor的内存中，只驻留一份变量副本，而Executor中的task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。

 spark.sparkContext.setLogLevel("error")

    val data=spark.sparkContext.textFile("F:\IdeaWorkspace\lzm\Resource\kzc202007.txt")
    val l=List("hadoop","apache")
    val lbroad=spark.sparkContext.broadcast(l)
    data.flatMap(x=>x.trim.split(" ")).map((_,1)).filter(x=>{
      !lbroad.value.contains(x._1)
    }).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println(_))

通过value访问广播变量的值