13-pyspark的共享变量用法总结

在PySpark中，可以使用SparkContext的broadcast方法来创建共享变量，这些变量可以在各个节点上的任务之间共享，以避免重复广播大对象。

以下是一个使用共享变量的简单例子：

from pyspark import SparkContext
 
sc = SparkContext(master="local", appName="SharedVariableExample")
 
# 创建一个共享变量
shared_var = sc.broadcast({"key": "value"})
 
# 定义一个使用共享变量的函数
def use_shared_var(x):
    # 在这里，我们使用共享变量来进行一些操作
    shared_value = shared_var.value
    # 比如，我们可以根据共享变量的值来修改输入
    return x + shared_value["key"]
 
# 使用共享变量的例子
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
result = rdd.map(use_shared_var).collect()
 
print(result)  # 输出将会是 ['value1', 'value2', 'value3', 'value4']
 
# 停止SparkContext
sc.stop()

在这个例子中，我们创建了一个字典作为共享变量，并在use_shared_var函数中使用它。这个函数接受一个输入，并通过共享变量的值来修改输入。在RDD的map操作中，我们使用这个函数来处理每个元素。通过这种方式，我们可以在并行任务中共享大型对象，而不会每次都进行广播。