广播变量应用场景
由于spark的应用场景通常是分布式场景，在本地集合和分布式集合关联，且本地集合不太大的场景，rdd的处理是在不同的executor中不同的分区处理的，我们定义的全局变量通常是在driver中的，在executor中并没有，因此spark通过广播变量这种形式，可以把开发者定义的广播变量通过网络传输的方式，传第到每个executor中每个线程处理的分区中，同时，由于同一个executor中可能处理不止一个分区，为了节省内存，只会传输给其中一个线程，其他线程想要访问时，会先去找除自身外的线程是否已经存在广播变量，有则不再传输。
广播变量的使用很简单，将本地集合标识为广播变量即可，下面我们来看一个案例：
#使用方式：
#1.将本地ist标记成广播变量即可
broadcast = sc.broadcast(stu_info_list)
#2.使用广播变量，从broadcast对象中取出本地list对象即可
value broadcast.value
# 也就是先放进去broadcast内部，然后从broadcast内部在取出来用，中间传输的是broadcast:这个对象了
#只要中间传输的是broadcast对象sparki就会留意，只会给每个Executor发一份了，而不是傻傻的哪个分区要都给.
coding:utf8
import ...
if __name__ == '__main__':conf = SparkConf).setAppName("test").setMaster("local[*]")sc = SparkContext(conf=conf)stu_info_list = [(1,'张大仙'，11)，(2,'王晓晓'，13)，(3,'张甜甜'，11)，(4,'王大力'，11)]#1.将本地Python List对象标记为广播变量，不标记实际上每个分区也拿的到但会有内存浪费broadcast = sc.broadcast(stu_info_list)score_info_rdd = sc.parallelize([(1,'语文'，99)，(2,'数学'，99)，(3,'英语'，99)，(4,'编程'，99)，(1,'语文'，99)，(2,'编程'，99)，(3,'语文'，99)，(4,'英语'，99)，(1,'语文'，99)，(3,'英语'，99)，(2,'编程'，99)])def map_func(data):id = data[e]name = ""#匹配本地list和分布式rdd中的学生ID匹配成功后即可获得当前学生的姓名for stu_info in stu_info_list:stu_id = stu_info[0]if id == stu_id:name stu_info[1]return (name,data[1],data[2])print(score_info_rdd.map(map_func).collect())此外，实际上所有广播变量的方式，都可以用两个rdd之间的join操作来实现同样的结构，如上面将stu_info_list也定义成rdd，但这样会造成数据的一个shuffle，如下，通过id匹配的话会发生多次网络传输，因此我们在本地数据集比较小的时候，可以通过广播变量进行优化，但数据集大时，还是需要分布式操作来加速
)
