spark广播变量的两种方式：分别是什么？

大家好，关于spark广播变量的两种方式：分别是什么？很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于spark 广播变量的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

文章目录：

• 1、Spark面试
• 2、广播大变量的kryo序列化怎么
• 3、怎样给Spark传递函数
• 4、谈谈spark中广播变量的广播机制

Spark面试

1、Spark运行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos。其中，Local模式仅用于本地开发，Mesos模式在国内几乎不使用。在中，因大数据服务基本搭载Yarn集群调度，因此Spark On Yarn模式在实际应用中更为常见。Yarn Cluster与Yarn Client模式区别 这是面试中常见问题，主要考察对Spark On Yarn原理的掌握程度。

2、答：Spark运行流程涉及任务提交、调度、和结果收集。应用通过SparkContext启动，创建RDD，然后通过一转换和行动算子计算任务，最后收集结果。面试题3：解释RDD在Spark中的定义。答：RDD，即Resilient Distributed Datat，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算。

3、运行流程概览如下：1）当程序提交后，SparkSubmit进程与Master通信，构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）并资源。2）资源管理器分配Executor资源，Standalone模式下通过StandaloneExecutorBackend启动Executor。Executor运行状态会定期上报给资源管理器。

4、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

广播大变量的kryo序列化怎么

Spark默认 使用Java自带的ObjectOutputStream 框架来序列化对象，这样任何实现了 java.io.Serializable 接口的对象，都能被序列化。Java序列化很灵活但性能差速度很慢，同时序列化后占用的字节数也较多。

怎样给Spark传递函数

1、第一种：匿名函数，处理的代码比较少的时候，可以采用匿名函数，直接写在算子里面：？1 myrdd.map（x = x+ 1）第二种：全局单例对象中的静态方法：先定义object对象MyFunctions，以及静态方法：funcOne，然后传递MyFunctions.funcOne给RDD算子。

2、在scala中，我们可以把定义的内联函数、方法的引用或静态方法传递给Spark，就像Scala的其他函数式API一样。我们还要考虑其他一些细节，必须所传递的函数及其引用的数据需要是可序列化的（实现了Java的Serializable接口）。除此之外，与Python类似，传递一个对象的方法或者字段时，会包含对整个对象的引用。

谈谈spark中广播变量的广播机制

1、在探讨Spark中的广播机制时，我们可以聚焦于四种核心机制：Centralized HDFS Broadcast （CHB），Chained Streaming Broadcast （CSB），BitTorrent Broadcast （B），以及SplitStream Broadcast （SSB）。这四大机制旨在优化数据共享，提升Spark作业的性能和可扩展性。

2、在Spark中，广播变量的实现主要依赖于DriverEndpoint和ExecutorEndpoint之间的通信机制。具体来说，当驱动程序将广播变量发送给工作节点时，它会使用BlockManager将序列化的块存储在内存中，并将块的元数据到BlockManagerMaster。

3、广播变量是一个只读变量，在Spark中，它允许我们将共享数据集或大变量缓存在Spark集群的各个机器上，而不必为每个task一个副本。这种做法减少了数据传输时的网络带宽使用，从而提高了效率。与Hadoop的分布式缓存相比，广播的内容可以跨作业共享。

4、通过在一个变量v上调用SparkContext.broadcast（v）可以创建广播变量。广播变量是围绕着v的封装，可以通过value方法访问这个变量。

OK，关于spark广播变量的两种方式：分别是什么？和spark 广播变量的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。