前提：
在spark环境下，当我们传递一个操作（例如：map,reduce）的函数到远程多个节点上进行运行时，各个节点都需要使用到该函数中的变量。如果变量比较大，如何下发这些变量呢？如果我们使用下面的方式，进行数据下发：
即将变量从Driver下发到每一个执行的task中。 例如：50个executor,1000个task。传递数据map类型，大小10M。网络传输中，需要传递1000个副本，则在集群中总共耗费10M*1000=10G的网络资源。如何减少这些资源，进行调优，则可以使用广播变量。
一：广播变量的原理
（一）广播变量使用原理图
（二）广播变量原理
广播变量，初始的时候，就在Drvier上有一份副本。
task在运行的时候，想要使用广播变量中的数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的BlockManager中，尝试获取变量副本；如果本地没有，那么就从Driver远程拉取变量副本，并保存在本地的BlockManager中；此后这个executor上的task，都会直接使用本地的BlockManager中的副本。
executor的BlockManager除了从driver上拉取，也可能从其他节点的BlockManager上拉取变量副本。
（三）BlockManager
负责管理某个Executor对应的内存和磁盘上的数据。
二：广播变量的使用案例
同前提中所用案例：50个executor,1000个task。传递数据map类型，大小10M。使用广播变量，在集群网络传输中，最多只需要50个副本（因为不一定都是从Driver中获取数据，更可能的是从最近的节点的executor的blockmanager中拉取变量副本），网络传输速度极大增加。甚至小于500M的传输消耗。效率提高了20以上。可以使进行了很好的调优。
（一）调优的重要性
没有经过任何调优手段的spark作业，16个小时；三板斧下来，就可以到5个小时；然后非常重要的一个调优，影响特别大，shuffle调优，2~3个小时；应用了10个以上的性能调优的技术点，JVM+广播，30分钟。16小时与30分钟的差别。
三：广播变量的使用
（一）定义一个广播变量
val a = 3 val bc = sc.broadcast(a) //sc是SparkContext
（二）使用一个广播变量
使用广播变量的时候，直接调用广播变量（Broadcast类型）的value() / getValue() 可以获取到之前封装的广播变量。
val c = bc.value