本文主要向大家介绍了【云计算】spark调优解析，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

广播变量：

在Spark Application中，经常会使用到一个共享变量，众所周知的，Spark是一个并行计算框架，对于这个变量，每一个executor的task在访问它的时候，都会去拷贝一份副本去使用。如下图所示：

1.对于这种默认方式，它会极大的系统的内存，我们可以假设一个集群中有1024个task，这个共享变量大小假设为1M，那么就会去复制1024份到集群上去，这样就会有1个G的数据在网络中传输，并且系统需要耗费1G内存去为这些副本分配空间，这样对于系统有什么影响呢？

2.如果系统内存不足，RDD持久化的时候无法在内存中持久化，需要持久化到磁盘中，那么后续的操作会因为频繁的磁盘IO使得速度变慢，性能下降，当task中创建对象时，发现堆中内存不足，那么就需要进行GC操作，进行GC的时候，会导致工作线程暂停，如果内存严重不足，频繁的GC对于Spark作业的速度的影响是可想而知的

解决方法：

针对这个情况我们可以使用Broadcast，将这种每个task需要用到的共享变量广播出去。

从上面的图中可以看到，当每一个task需要使用这个变量的时候都会拷贝一份。如果使用广播变量，首先该广播变量会拷贝一份副本到Driver中，当每一个executor的task使用到该变量时，首先会去每个executor的BlockManager中去检查是否有该变量的副本，如果没有，接着会去Driver中去拷贝一份副本到BlockManager中，然后供该executor中的每一个task使用，到下一个executor的task需要使用这个变量时，它的BlockManager可以去Driver中拷贝副本，也可以去距离比较近的executor的BlockManager中去拷贝。（每一个executor中的BlockManager的作用是负责管理每一个executor对应的内存和磁盘的数据。）其原理图如上所示

在默认情况下，如果是1024个task需要消耗1G内存，但是如果我们有50个executor来平分这些task，那么只需要50个副本即可，总共消耗了50M内存，那么在内存的消耗了节省了大约20倍。而且副本的复制有时不需要从Driver拷贝，而是从其他executor中拷贝，那么，网络 传输带来的性能消耗也会小很多，可想而知，使用广播变量可以节省很多内存，从而使得性能显著提升

广播方法：

比如我们的共享变量是一个map类型的变量，我们可以使用Spark上下文来创建广播变量：

Broadcast<map> broadcast=sc.broadcast(map);1

在task中使用的时候可以使用value方法或者getValue方法来获取它的值：

Map map=broadcast.value;

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