广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。 在多个并行操作中使用同一个变量，但是 Spark会为每个任务分别发送。
使用广播变量的过程如下：
(1) 通过对一个类型 T 的对象调用 SparkContext.broadcast 创建出一个 Broadcast[T] 对象。 任何可序列化的类型都可以这么实现。
(2) 通过 value 属性访问该对象的值(在 Java 中为 value() 方法)。
(3) 变量只会被发到各个节点一次，应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。
package Spark02
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object BroadCast {
def main(args : Array[String]):Unit={
// 配置信息
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("broadcast")
// 创建Spark上下文对象
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1: RDD[(Int, String)] = sc.parallelize(List((1,"a"),(2,"b"),(3,"c")))
val rdd2: RDD[(Int, Int)] = sc.parallelize(List((1,1),(2,2),(3,3)))
// RDD进行join操作
val joinRDD: RDD[(Int, (String, Int))] = rdd1.join(rdd2)
joinRDD.foreach(println)
// 可以使用广播变量减少数据的传输
val list = List((1,1),(2,2),(3,3))
val broadcast: Broadcast[List[(Int, Int)]] = sc.broadcast(list)
val resultRDD: RDD[(Int, (String, Any))] = rdd1.map {
case (key, value) => {
var v2: Any = null
for (elem <- broadcast.value) {
if (key == elem._1) {
v2 = elem._2
}
}
(key, (value, v2))
}
}
resultRDD.foreach(println)
// 关闭SparkContext
sc.stop()
}
}
原文：https://www.cnblogs.com/lucas-zhao/p/12073239.html