【前言：Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量：广播变量和累加器，今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。先前的版本比如Spark2.1之前的广播变量有两种实现：HttpBroadcast和TorrentBroadcast，但是鉴于HttpBroadcast有各种弊端，目前已经舍弃这种实现，本篇文章也主要阐述TorrentBroadcast】
广播变量概述
广播变量是一个只读变量，通过它我们可以将一些共享数据集或者大变量缓存在Spark集群中的各个机器上而不用每个task都需要copy一个副本，后续计算可以重复使用，减少了数据传输时网络带宽的使用，提高效率。相比于Hadoop的分布式缓存，广播的内容可以跨作业共享。
广播变量要求广播的数据不可变、不能太大但也不能太小（一般几十M以上）、可被序列化和反序列化、并且必须在driver端声明广播变量，适用于广播多个stage公用的数据，存储级别目前是MEMORY_AND_DISK。
广播变量存储目前基于Spark实现的BlockManager分布式存储系统，Spark中的shuffle数据、加载HDFS数据时切分过来的block块都存储在BlockManager中，不是今天的讨论点，这里先不做详述了。
广播变量的创建方式和获取
//创建广播变量
val broadcastVar = sparkSession.sparkContext.broadcast(Array(1, 2, 3))
//获取广播变量
broadcastVar.value广播变量实例化过程
1.首先调用val broadcastVar = sparkSession.sparkContext.broadcast(Array(1, 2, 3))
2.调用BroadcastManager的newBroadcast方法
val bc = env.broadcastManager.newBroadcast[T](value, isLocal)3.通过广播工厂的newBroadcast方法进行创建
broadcastFactory.newBroadcast[T](value_, isLocal, nextBroadcastId.getAndIncrement())在调用BroadcastManager的newBroadcast方法时已完成对广播工厂的初始化（initialize方法），我们只需看BroadcastFactory的实现TorrentBroadcastFactory中对TorrentBroadcast的实例化过程：
new TorrentBroadcast[T](value_, id)4.在构建TorrentBroadcast时，将广播的数据写入BlockManager
1）首先会将广播变量序列化后的对象划分为多个block块，存储在driver端的BlockManager，这样运行在driver端的task就不用创建广播变量的副本了（具体可以查看TorrentBroadcast的writeBlocks方法）
2）每个executor在获取广播变量时首先从本地的BlockManager获取。获取不到就会从driver或者其他的executor上获取，获取之后，会将获取到的数据保存在自己的BlockManager中
3）块的大小默认4M
conf.getSizeAsKb("spark.broadcast.blockSize", "4m").toInt * 1024广播变量初始化过程
1.首先调用broadcastVar.value
2.TorrentBroadcast中lazy变量_value进行初始化，调用readBroadcastBlock()
3.先从缓存中读取，对结果进行模式匹配，匹配成功的直接返回
4.读取不到通过readBlocks()进行读取
从driver端或者其他的executor中读取，将读取的对象存储到本地，并存于缓存中
new ReferenceMap(AbstractReferenceMap.HARD, AbstractReferenceMap.WEAK)Spark两种广播变量对比
正如【前言】中所说，HttpBroadcast在Spark后续的版本中已经被废弃，但考虑到部分公司用的Spark版本较低，面试中仍有可能问到两种实现的相关问题，这里简单介绍一下：
HttpBroadcast会在driver端的BlockManager里面存储广播变量对象，并且将该广播变量序列化写入文件中去。所有获取广播数据请求都在driver端，所以存在单点故障和网络IO性能问题。
TorrentBroadcast会在driver端的BlockManager里面存储广播变量对象，并将广播对象分割成若干序列化block块(默认4M)，存储于BlockManager。小的block存储位置信息，存储于Driver端的BlockManagerMaster。数据请求并非集中于driver端，避免了单点故障和driver端网络磁盘IO过高。
TorrentBroadcast在executor端存储一个对象的同时会将获取的block存储于BlockManager，并向driver端的BlockManager汇报block的存储信息。
请求数据的时候会先获取block的所有存储位置信息，并且是随机的在所有存储了该executor的BlockManager去获取，避免了数据请求服务集中于一点。
总之就是HttpBroadcast导致获取广播变量的请求集中于driver端，容易引起driver端单点故障，网络IO过高影响性能等问题，而TorrentBroadcast获取广播变量的请求服务即可以请求到driver端也可以在executor，避免了上述问题，当然这只是主要的优化点。