A Misuse of Spark Broadcast

在写Spark的作业时，如果用到大的lookup table，可以将这个Map直接作为Function的成员变量，这种方案最简单，但是会导致Task的Deserialization时间边的很长，严重影响作业运行时间。Spark可以将一个变量广播并缓存到所有节点上，作为task运行的一个本地查找表。由于之前对Spark api不是很了解，所以就用以下的方式使用了查找表：

public class Test implements Function<String, Boolean> {

    private Map<String,String> lookupTable=new HashMap<String, String>();

    public Test(Broadcast<Map<String,String>> broadcast){
       this.lookupTable=broadcast.value();
    }
    public Boolean call(String line) throws Exception {
        if (this.lookupTable.containsKey(line)){
            return true;
        }
        return false;
    }
}

结果发现task的序列化时间还是很长。事实上，这个类实在Driver上被实例化的，Test的成员变量lookupTable是要被序列化并奋发到worker的。改成如下 的代码，才能正确的使用spark的broadcast广播数据。

public class Test implements Function<String, Boolean> {
    private Broadcast<Map<String,String>> bLookupTable=null;
    public Test(Broadcast<Map<String,String>> broadcast){
        this.bLookupTable = broadcast;
    }

    @Override
    public Boolean call(String line) throws Exception {
        Map<String,String> lookupTable=this.bLookupTable.value();
        if (lookupTable.containsKey(line)){
            return true;
        }
        return false;
    }
}