Spark的broadcast

Spark的Broadcast

1. 概述

在实际场景中，当1个function传递到1个spark operation（例如：map、reduce）时，这个function是在远程的集群node上被执行的。这些变量会被复制到每一台机器，在远程机器上不会更新这些变量，然后又传送回driver program。跨tasks共享读写变量的支持，通常是低效率的。然而，spark提供了2种通用的共享变量模式：广播变量和累加器。

Broadcast（广播）共享配置文件，map数据集，树形数据结构等，为能够更好更快速为TASK任务使用相关变量。也可以使用,当然也可以使用redis保存共享数据，让每一个task连接redis,获取共享数据。

2. 简单示例

首先生成了一个集合变量,把这个变量通过sparkContext的broadcast函数进行广播,最后在rdd的每一个partition的迭代时,使用这个广播变量.

val values = List[Int](1,2,3)
val broadcastValues = sparkContext.broadcast(values)
rdd.mapPartitions(iter => {
  broadcastValues.getValue.foreach(println)
})

3. 具体示例：IP归属地查询

ip.txt文件的内容：
1.0.1.0|1.0.3.255|16777472|16778239|亚洲|中国|福建|福州||电信|350100|China|CN|119.306239|26.075302
1.0.8.0|1.0.15.255|16779264|16781311|亚洲|中国|广东|广州||电信|440100|China|CN|113.280637|23.125178
1.0.32.0|1.0.63.255|16785408|16793599|亚洲|中国|广东|广州||电信|440100|China|CN|113.280637|23.125178
1.1.0.0|1.1.0.255|16842752|16843007|亚洲|中国|福建|福州||电信|350100|China|CN|119.306239|26.075302
1.1.2.0|1.1.7.255|16843264|16844799|亚洲|中国|福建|福州||电信|350100|China|CN|119.306239|26.075302

object IPFind {

  //Ip地址转换成十进制数字
  def ip2Long(ip: String): Long = {
    val fragments = ip.split("[.]")
    var ipNum = 0L
    for (i <- 0 until fragments.length) {
      ipNum = fragments(i).toLong | ipNum << 8L
    }
    ipNum
  }

  //二分查找
  def binarySearch(lines: Array[(String, String, String)], ip: Long): Int = {
    var low = 0
    var high = lines.length - 1
    while (low <= high) {
      val middle = (low + high) / 2
      if ((ip >= lines(middle)._1.toLong) && (ip <= lines(middle)._2.toLong))
        return middle
      if (ip < lines(middle)._1.toLong)
        high = middle - 1
      else {
        low = middle + 1
      }
    }
    -1
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.6.1");
    val conf = new SparkConf().setAppName("IpJdbc2").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val rdd1 = sc.textFile("D:\\textdata\\ip.txt").map(line =>{
      val fields = line.split("\|")
      val start_num = fields(2)
      val end_num = fields(3)
      val province = fields(6)
      (start_num,end_num,province)
    })

    //生成不可变的集合，广播到task中去
    val rpRulesBroakcast =  rdd1.collect()
    val ipRulesBroadcast = sc.broadcast(rpRulesBroakcast)

    //读取要查找的Ip地址
    val rdd3 = sc.textFile("D:\\textdata\\ip.txt").map(line =>{
      val fields = line.split("\|")
      fields(1)
    })

    //在每个task中获取广播值，进行查询
    val result = rdd3.map(ip =>{
      val ipNum = ip2Long(ip.toString)
      val index = binarySearch(ipRulesBroadcast.value,ipNum)
      val info = ipRulesBroadcast.value(index)
      //(ip的起始Num， ip的结束Num，省份名)
      info
    }).map(t => (t._3, 1)).reduceByKey(_+_)

}