Flink DataSet API 之 Broadcast(广播变量)

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Jiny_li/article/details/86359609

基本介绍

1、广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks

2、广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的。可以理解为是一个公共的共享变量，我们可以把一个dataset 数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。如果不使用broadcast，则在每个节点中的每个task中都需要拷贝一份dataset数据集，比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份dataset数据)。

3、与DataStreaming 中的Broadcast区别开来，DataStreaming 中的Broadcast是把元素广播给所有的分区，数据会被重复处理，类似于storm中的allGrouping（调用方式 dataStream.broadcast()）

用法

1：初始化数据       DataSet<Integer> toBroadcast = env.fromElements(1, 2, 3)

2：广播数据           withBroadcastSet(toBroadcast, "broadcastSetName");

3：获取数据           Collection<Integer> broadcastSet = getRuntimeContext().getBroadcastVariable("broadcastSetName");

注意

1：广播出去的变量存在于每个节点的内存中，所以这个数据集不能太大。因为广播出去的数据，会常驻内存，除非程序执行结束

2：广播变量在初始化广播出去以后不支持修改，这样才能保证每个节点的数据都是一致的。

使用Demo

import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.configuration.Configuration

import scala.collection.mutable.ListBuffer

object BatchDemoBroadcast {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    import org.apache.flink.api.scala._
    // 1、初始化数据
    val broadData = new ListBuffer[Tuple2[String, Int]]()
    broadData.append(("zs", 18))
    broadData.append(("ls", 20))
    broadData.append(("ww", 17))
    val tupleData = env.fromCollection(broadData)
    val toBroadcastData = tupleData.map(data => Map(data._1 -> data._2))

    val text = env.fromElements("zs", "ls", "ww")
    text.map(new RichMapFunction[String, String] {
      var allMap  = Map[String,Int]()
      override def open(parameters: Configuration): Unit = {
        super.open(parameters)
        // 3、获取数据
        val listData = getRuntimeContext.getBroadcastVariable[Map[String,Int]]("broadcastData")
        val it = listData.iterator()
        println("-------------------")
        while (it.hasNext) {
          allMap = allMap.++(it.next())
        }
      }

      override def map(in: String): String = {
        in + "_" + allMap(in)
      }
    }).withBroadcastSet(toBroadcastData, "broadcastData")// 2、广播数据
      .print()
  }
}