本篇文章给大家分享的是有关Spark广播变量分析以及如何动态更新广播变量，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。先前的版本比如Spark2.1之前的广播变量有两种实现：HttpBroadcast和TorrentBroadcast，但是鉴于HttpBroadcast有各种弊端，目前已经舍弃这种实现，小编主要阐述TorrentBroadcast

广播变量概述

广播变量是一个只读变量，通过它我们可以将一些共享数据集或者大变量缓存在Spark集群中的各个机器上而不用每个task都需要copy一个副本，后续计算可以重复使用，减少了数据传输时网络带宽的使用，提高效率。相比于Hadoop的分布式缓存，广播的内容可以跨作业共享。

广播变量要求广播的数据不可变、不能太大但也不能太小（一般几十M以上）、可被序列化和反序列化、并且必须在driver端声明广播变量，适用于广播多个stage公用的数据，存储级别目前是MEMORY_AND_DISK。

广播变量存储目前基于Spark实现的BlockManager分布式存储系统，Spark中的shuffle数据、加载HDFS数据时切分过来的block块都存储在BlockManager中，不是今天的讨论点，这里先不做详述了。

广播变量的创建方式和获取

//创建广播变量
val broadcastVar = sparkSession.sparkContext.broadcast(Array(1, 2, 3))

//获取广播变量
broadcastVar.value

 广播变量实例化过程

1.首先调用val broadcastVar = sparkSession.sparkContext.broadcast(Array(1, 2, 3))

2.调用BroadcastManager的newBroadcast方法

val bc = env.broadcastManager.newBroadcast[T](value, isLocal)

3.通过广播工厂的newBroadcast方法进行创建

broadcastFactory.newBroadcast[T](value_, isLocal, nextBroadcastId.getAndIncrement())

在调用BroadcastManager的newBroadcast方法时已完成对广播工厂的初始化（initialize方法），我们只需看BroadcastFactory的实现TorrentBroadcastFactory中对TorrentBroadcast的实例化过程：

new TorrentBroadcast[T](value_, id)

4.在构建TorrentBroadcast时，将广播的数据写入BlockManager

1）首先会将广播变量序列化后的对象划分为多个block块，存储在driver端的BlockManager，这样运行在driver端的task就不用创建广播变量的副本了（具体可以查看TorrentBroadcast的writeBlocks方法） 

2）每个executor在获取广播变量时首先从本地的BlockManager获取。获取不到就会从driver或者其他的executor上获取，获取之后，会将获取到的数据保存在自己的BlockManager中

3）块的大小默认4M

conf.getSizeAsKb("spark.broadcast.blockSize", "4m").toInt * 1024

广播变量初始化过程

1.首先调用broadcastVar.value

2.TorrentBroadcast中lazy变量_value进行初始化，调用readBroadcastBlock() 

3.先从缓存中读取，对结果进行模式匹配，匹配成功的直接返回

4.读取不到通过readBlocks()进行读取  

从driver端或者其他的executor中读取，将读取的对象存储到本地，并存于缓存中

new ReferenceMap(AbstractReferenceMap.HARD, AbstractReferenceMap.WEAK)

Spark两种广播变量对比

正如【前言】中所说，HttpBroadcast在Spark后续的版本中已经被废弃，但考虑到部分公司用的Spark版本较低，面试中仍有可能问到两种实现的相关问题，这里简单介绍一下：

HttpBroadcast会在driver端的BlockManager里面存储广播变量对象，并且将该广播变量序列化写入文件中去。  所有获取广播数据请求都在driver端，所以存在单点故障和网络IO性能问题。

TorrentBroadcast会在driver端的BlockManager里面存储广播变量对象，并将广播对象分割成若干序列化block块(默认4M)，存储于BlockManager。小的block存储位置信息，存储于Driver端的BlockManagerMaster。数据请求并非集中于driver端，避免了单点故障和driver端网络磁盘IO过高。

TorrentBroadcast在executor端存储一个对象的同时会将获取的block存储于BlockManager，并向driver端的BlockManager汇报block的存储信息。

请求数据的时候会先获取block的所有存储位置信息，并且是随机的在所有存储了该executor的BlockManager去获取，避免了数据请求服务集中于一点。

总之就是HttpBroadcast导致获取广播变量的请求集中于driver端，容易引起driver端单点故障，网络IO过高影响性能等问题，而TorrentBroadcast获取广播变量的请求服务即可以请求到driver端也可以在executor，避免了上述问题，当然这只是主要的优化点。

动态更新广播变量

通过上面的介绍，大家都知道广播变量是只读的，那么在Spark流式处理中如何进行动态更新广播变量？

既然无法更新，那么只能动态生成，应用场景有实时风控中根据业务情况调整规则库、实时日志ETL服务中获取最新的日志格式以及字段变更等。

@volatile private var instance: Broadcast[Array[Int]] = null

//获取广播变量单例对象
def getInstance(sc: SparkContext, ctime: Long): Broadcast[Array[Int]] = {
 if (instance == null) {
   synchronized {
     if (instance == null) {
       instance = sc.broadcast(fetchLastestData())
     }
   }
 }
 instance
}

//加载要广播的数据，并更新广播变量
def updateBroadCastVar(sc: SparkContext, blocking: Boolean = false): Unit = {
 if (instance != null) {
   //删除缓存在executors上的广播副本，并可选择是否在删除完成后进行block等待
   //底层可选择是否将driver端的广播副本也删除
   instance.unpersist(blocking)
   
   instance = sc.broadcast(fetchLastestData())
 }
}

def fetchLastestData() = {
 //动态获取需要更新的数据
 //这里是伪代码
 Array(1, 2, 3)
}

val dataFormat = FastDateFormat.getInstance("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

...
...

stream.foreachRDD { rdd =>
 val current_time = dataFormat.format(new Date())
 val new_time = current_time.substring(14, 16).toLong
 //每10分钟更新一次
 if (new_time % 10 == 0) {
   updateBroadCastVar(rdd.sparkContext, true)
 }

 rdd.foreachPartition { records =>
   instance.value
   ...
 }
}

注意：上述是给出了一个实现思路的伪代码，实际生产中还需要进行一定的优化。

此外，这种方式有一定的弊端，就是广播的数据因为是周期性更新，所以存在一定的滞后性。广播的周期不能太短，要考虑外部存储要广播数据的存储系统的压力。具体的还要看具体的业务场景，如果对实时性要求不是特别高的话，可以采取这种，当然也可以参考Flink是如何实现动态广播的。  

Spark流式程序中为何使用单例模式

1.广播变量是只读的，使用单例模式可以减少Spark流式程序中每次job生成执行，频繁创建广播变量带来的开销

2.广播变量单例模式也需要做同步处理。在FIFO调度模式下，基本不会发生并发问题。但是如果你改变了调度模式，如采用公平调度模式，同时设置Spark流式程序并行执行的job数大于1，如设置参数spark.streaming.concurrentJobs=4，则必须加上同步代码

3.在多个输出流共享广播变量的情况下，同时配置了公平调度模式，也会产生并发问题。建议在foreachRDD或者transform中使用局部变量进行广播，避免在公平调度模式下不同job之间产生影响。

除了广播变量，累加器也是一样。在Spark流式组件如Spark Streaming底层，每个输出流都会产生一个job，形成一个job集合提交到线程池里并发执行。

以上就是Spark广播变量分析以及如何动态更新广播变量，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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