Spark Broadcast详解

一、什么是Spark Broadcast

Spark Broadcast是Spark中的一种优化技术，它允许开发人员在多个节点上缓存一个只读的变量，以便后续的任务直接从缓存中读取，以减少网络传输和避免重复计算。

Spark Broadcast适用于以下场景：

1. 在一个Spark作业中需要多次使用的只读变量
2. 变量较大，无法直接在内存中处理
3. 避免重复计算，提高作业的性能

二、Spark Broadcast的使用方法

Spark Broadcast的使用方法非常简单，只需通过SparkContext的broadcast()方法将需要广播的变量广播到整个Spark集群即可。

以下是一个简单的例子：

  
    sc = SparkContext(appName="SparkBroadcastExample")
    dataSet = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
    broadcastVar = sc.broadcast([6, 7, 8, 9, 10])
    dataSet.map(lambda x: x + broadcastVar.value[x-1]).collect()
    sc.stop()
  

在上面的例子中，我们将一个列表[6, 7, 8, 9, 10]广播到整个集群，然后在对dataSet进行map操作时，直接使用广播变量broadcastVar中的值，以避免在每个executor上重新计算一次[6, 7, 8, 9, 10]。

三、Spark Broadcast的实现原理

Spark Broadcast的实现原理与Hadoop中的Distribute Cache有些类似，SparkContext在创建Spark广播变量时，会将变量序列化成一个只读的广播变量，并将其拷贝到每个executor所在的节点上。当Spark Task需要使用这个变量时，则直接从本地节点的广播变量缓存中获取，避免了网络传输和重复计算。

四、Spark Broadcase的局限性

虽然Spark Broadcast提供了一种优化Spark作业的方法，但是它也存在一些局限性：

1. 只适用于只读的变量，不能被修改
2. 变量较大时，需要考虑节点内存的限制，否则可能会导致OOM（Out of Memory）错误
3. 需要在广播变量上进行的操作必须是可序列化的，不然会导致序列化失败的错误。

五、Spark Broadcast的应用实例

Spark Broadcast可以应用于很多实际的场景中，例如在某些机器学习任务中，需要使用到某些常量数据，例如特定的权重向量、关键词列表、模型参数等，这些数据可以使用Spark Broadcast广播出去，以避免在多个节点上重复计算，提高Spark作业的性能。

以下是一个简单的机器学习示例，该示例使用Spark Broadcast广播出去的模型参数：

  
    sc = SparkContext(appName="BroadcastExample")
    trainingData = sc.textFile("sample_svm_data.txt")
    modelWeights = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    broadcastWeights = sc.broadcast(modelWeights)

    def predict(features):
        w = broadcastWeights.value
        margin = 0
        for i in range(len(w)):
            margin += w[i] * features[i]
        return 1 if margin > 0 else -1

    predictions = testData.map(lambda x: predict(x.features))
    sc.stop()
  

以上是一个SVM的模型预测示例，代码中使用了广播参数broadcastWeights来避免在每个executor上重新计算模型的权重。

总结

Spark Broadcast是Spark作业优化中的重要技术之一，通过广播只读变量，在多个节点之间共享数据、减少网络传输和重复计算，从而提高Spark作业的执行效率，使用广泛。但是需要注意的是，仅适用于只读变量、变量大小限制和操作必须序列化等等局限性，需要开发者在使用的时候注意。