广播变量：

举例：取前十的学生信息，处理学生分数信息得到前十学生的学号的数组，通过广播将这个变量广播出去

代码展示如下：

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo17Bro {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf()conf.setAppName("Demo17Bro")conf.setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)//获取总分前十学生的信息//1、计算学生的总分val sumScoreRDD: RDD[(String, Double)] = sc.textFile("data/score.txt").map(_.split(",")).map { case Array(id, cId, score) => (id, score.toDouble) }.reduceByKey(_ + _)//2、取前十val ids: Array[String] = sumScoreRDD.sortBy { case (_, sumScore) => -sumScore }.take(10).map { case (id, sumScore) => id }/*** 广播变量：当在算子内使用算子外的一个大变量时，同时task的数量远大于Executor数量时，可以将变量广播出去*///1、将变量广播到Executor端val broIds: Broadcast[Array[String]] = sc.broadcast(ids)//3、读取学生的信息val studentsRDD: RDD[String] = sc.textFile("data/students.txt")//4、取出前十学生的信息val top10RDD: RDD[String] = studentsRDD.filter(stu => {//取出学号val id: String = stu.split(",").head//2、获取广播变量broIds.value.contains(id)})top10RDD.foreach(println)}
}