大家好，關于spark廣播變量的兩種方式：分別是什么？很多朋友都還不太明白，不過沒關系，因為今天小編就來為大家分享關于spark 廣播變量的知識點，相信應該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關注下本站哦，希望對各位有所幫助！

文章目錄：

• 1、Spark面試
• 2、廣播大變量的kryo序列化怎么
• 3、怎樣給Spark傳遞函數
• 4、談談spark中廣播變量的廣播機制

Spark面試

1、Spark運行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos。其中，Local模式僅用于本地開發，Mesos模式在國內幾乎不使用。在中，因大數據服務基本搭載Yarn集群調度，因此Spark On Yarn模式在實際應用中更為常見。Yarn Cluster與Yarn Client模式區別 這是面試中常見問題，主要考察對Spark On Yarn原理的掌握程度。

2、答：Spark運行流程涉及任務提交、調度、和結果收集。應用通過SparkContext啟動，創建RDD，然后通過一轉換和行動算子計算任務，最后收集結果。面試題3：解釋RDD在Spark中的定義。答：RDD，即Resilient Distributed Datat，是Spark的基本數據抽象，代表一個不可變、可分區的并行計算。

3、運行流程概覽如下：1）當程序提交后，SparkSubmit進程與Master通信，構建運行環境并啟動SparkContext。SparkContext向資源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）并資源。2）資源管理器分配Executor資源，Standalone模式下通過StandaloneExecutorBackend啟動Executor。Executor運行狀態會定期上報給資源管理器。

4、面試題來源：可1）Spark內存管理的結構；2）Spark的Executor內存分布（參考“內存空間分配”）堆內和堆外內存規劃 作為一個JVM 進程，Executor 的內存管理建立在JVM的內存管理之上，Spark對JVM的堆內（On-heap）空間進行了更為詳細的分配，以充分利用內存。

廣播大變量的kryo序列化怎么

Spark默認 使用Java自帶的ObjectOutputStream 框架來序列化對象，這樣任何實現了 java.io.Serializable 接口的對象，都能被序列化。Java序列化很靈活但性能差速度很慢，同時序列化后占用的字節數也較多。

怎樣給Spark傳遞函數

1、第一種：匿名函數，處理的代碼比較少的時候，可以采用匿名函數，直接寫在算子里面：？1 myrdd.map（x = x+ 1）第二種：全局單例對象中的靜態方法：先定義object對象MyFunctions，以及靜態方法：funcOne，然后傳遞MyFunctions.funcOne給RDD算子。

2、在scala中，我們可以把定義的內聯函數、方法的引用或靜態方法傳遞給Spark，就像Scala的其他函數式API一樣。我們還要考慮其他一些細節，必須所傳遞的函數及其引用的數據需要是可序列化的（實現了Java的Serializable接口）。除此之外，與Python類似，傳遞一個對象的方法或者字段時，會包含對整個對象的引用。

談談spark中廣播變量的廣播機制

1、在探討Spark中的廣播機制時，我們可以聚焦于四種核心機制：Centralized HDFS Broadcast （CHB），Chained Streaming Broadcast （CSB），BitTorrent Broadcast （B），以及SplitStream Broadcast （SSB）。這四大機制旨在優化數據共享，提升Spark作業的性能和可擴展性。

2、在Spark中，廣播變量的實現主要依賴于DriverEndpoint和ExecutorEndpoint之間的通信機制。具體來說，當驅動程序將廣播變量發送給工作節點時，它會使用BlockManager將序列化的塊存儲在內存中，并將塊的元數據到BlockManagerMaster。

3、廣播變量是一個只讀變量，在Spark中，它允許我們將共享數據集或大變量緩存在Spark集群的各個機器上，而不必為每個task一個副本。這種做法減少了數據傳輸時的網絡帶寬使用，從而提高了效率。與Hadoop的分布式緩存相比，廣播的內容可以跨作業共享。

4、通過在一個變量v上調用SparkContext.broadcast（v）可以創建廣播變量。廣播變量是圍繞著v的封裝，可以通過value方法訪問這個變量。

OK，關于spark廣播變量的兩種方式：分別是什么？和spark 廣播變量的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。