1.【spark原理系列】 broadcast广播原理优缺点示例源码权威讲解
2.“BS”作为“广播源”的广播广播英文缩写，其流行度和应用领域如何？
3.UE4 Delegate(委托)相关源码分析(一)
4.源码编辑器怎么使用广播切换背景
5.Flink Collector Output 接口源码解析

【spark原理系列】 broadcast广播原理优缺点示例源码权威讲解

       Spark广播（broadcast）的源码源码原理是通过将一个只读变量从驱动程序发送到集群上的所有工作节点，以便在运行任务时能够高效地访问这个变量。分析分析广播变量只会被发送一次，广播广播并且在工作节点上缓存，源码源码以供后续任务重用。分析分析筹码变化规律指标源码

       这种方式可以避免在任务执行期间多次传输相同的广播广播数据，从而提高性能和效率。源码源码

       在Spark中，分析分析广播变量的广播广播实现主要依赖于DriverEndpoint和ExecutorEndpoint之间的通信机制。

       具体来说，源码源码当驱动程序将广播变量发送给工作节点时，分析分析它会使用BlockManager将序列化的广播广播块存储在内存中，并将块的源码源码元数据注册到BlockManagerMaster。

       然后，分析分析当工作节点执行任务时，它会向BlockManagerMaster请求获取广播变量的块，并从本地BlockManager中获取这些块的数据。这样，每个工作节点都可以在本地快速访问广播变量的数据。

       总结起来，Spark广播的实现涉及驱动程序对广播变量进行序列化和发送，以及工作节点接收、反序列化和缓存广播变量的块。这种机制有效地将只读数据分发到集群上的所有工作节点，提高了任务执行的性能和效率。

       广播变量在以下场景中非常有用：

       总之，广播变量适用于需要在多个任务之间共享只读数据，文本比对 .net 源码并且能够提供更高效的数据访问和减少网络传输开销的情况。通过使用广播变量，可以提高Spark应用程序的性能和效率。

       虽然广播在分布式计算中有很多优点，但它也存在一些缺点：

       因此，在使用广播变量时需要考虑其局限性和适用场景。如果数据集较大，实时性要求高，或者需要频繁修改数据，可能需要考虑其他替代方案来避免广播的缺点。

       示例源码broadcast方法

       功能：将只读变量广播到集群,返回一个Broadcast对象以在分布式函数中进行读取变量将仅发送一次到每个执行器，同时调用了内部的方法broadcastInternal

       基础类Broadcast抽象类

       Broadcast 是 Spark 中的一个广播变量类。广播变量允许程序员在每台机器上缓存一个只读的变量，而不是将它与任务一起传输。通过使用广播变量，可以以高效的方式为每个节点提供大型输入数据集的副本。

       Broadcast 类的构造函数接收一个唯一标识符 id，用于标识广播变量。

       Broadcast 类是一个抽象类，有以下几个主要方法：

       Broadcast 类还定义了一些受保护的方法，用于实际获取广播变量的值、取消持久化广播变量的值以及销毁广播变量的状态。

       Broadcast 类还具有 _isValid 和 _destroySite 两个私有变量，分别表示广播变量是否有效（即尚未销毁）以及销毁广播变量的位置信息。

       总体来说，Broadcast 类提供了管理广播变量的功能，并确保广播变量的android地图源码插件正确使用和销毁。

       实现类TorrentBroadcast

       TorrentBroadcast 是使用类似 BitTorrent 协议实现的 Broadcast 的具体实现（目前spark中只有一种实现）。它继承自 Broadcast 类，并提供以下功能：

       TorrentBroadcast 包含以下主要成员变量和方法：

       TorrentBroadcast 通过将广播数据分成小块并使用类似 BitTorrent 的协议进行分布式传输，以提高广播性能和可靠性。它允许在集群中高效地广播大量数据，并减少了驱动程序的负载。

       内部版本广播方法broadcastInternal

       该方法是spark内部版本的广播 - 将只读变量广播到集群，变量将仅发送一次到每个执行器。该方法中使用了broadcastManager对象中的newBroadcast创建广播变量

       broadcastManager初始化和创建广播对象初始化

       BroadcastManager构造函数会调用自身的initialize方法，创建一个TorrentBroadcastFactory实例.对象在实例化时，会自动调用自身的writeBlocks，把数据写入blockManager：

       使用了实现了BroadcastFactory接口的TorrentBroadcastFactory工厂方法。TorrentBroadcastFactory 是一个使用类似 BitTorrent 的协议来进行广播数据分布式传输的广播工厂。

       创建广播变量

       TorrentBroadcastFactory实例通过调用newBroadcast() 方法创建新的 TorrentBroadcast对象即广播变量。 可以参考上文实现类

       源码拓展BroadcastManager对象

       BroadcastManager 是 Spark 中负责管理广播变量的类。它包含以下主要功能：

       此外，BroadcastManager 还包含了一些内部变量，如下：

       总而言之，BroadcastManager 提供了广播变量的管理和操作功能，确保广播变量能够在集群中高效地分发和访问。

       BroadcastFactory接口

       BroadcastFactory 是 Spark 中所有广播实现的接口，用于允许多个广播实现。它定义了以下方法：

       通过实现BroadcastFactory 接口，可以自定义广播实现，并在 SparkContext 中使用相应的广播工厂来实例化广播变量。

       TorrentBroadcastFactory

       TorrentBroadcastFactory 是一个使用类似 BitTorrent 的协议来进行广播数据分布式传输的广播工厂。它实现了 BroadcastFactory 接口，个人视频源码程序并提供以下功能：

       TorrentBroadcastFactory 主要用于支持使用 BitTorrent-like 协议进行分布式传输的广播操作，以提高广播数据在集群中的传输效率和可靠性。

       BitTorrent 协议

       BitTorrent 是一种流行的文件分享协议，它使用了一种名为 "块链" 的技术。块链技术通常用于比特币等加密货币，但在 BitTorrent 中，它用于分发大型文件。

       BitTorrent 的工作原理

       初始化: 当一个用户想要下载一个文件时，他首先创建一个 "种子" 文件，这个文件包含该文件的所有块的哈希列表。 查找: 下载者使用 BitTorrent 客户端软件查找其他下载者，并请求他们分享文件块。 交换: 下载者与其他下载者交换文件块。每个下载者不仅下载文件，还同时通过上传已下载的块来帮助其他下载者。 完整性: 每个块都有一个哈希值，用于验证块的完整性。如果某个块的哈希值不匹配，则该块被认为是无效的，需要重新下载。

       块链技术

       BitTorrent 使用块链来确保每个块的完整性。每个块都包含前一个块的哈希值，这使得整个文件的所有块形成了一个链。如果某个块被修改或损坏，它的哈希值将不再匹配，BitTorrent 客户端将自动从其他下载者那里请求一个新的块。

       安全性

       BitTorrent 协议不使用加密，教育软件源码这意味着在交换文件块时，你的数据可能被第三方监听。为了提高安全性，你可以使用一个加密的 BitTorrent 客户端，如 BitTorrent Secure。

       总结

       BitTorrent 协议是一种高效的文件分享协议，它使用块链技术来保证文件块的完整性和安全性。然而，由于其不加密的特点，它可能不适合传输敏感信息。

“BS”作为“广播源”的英文缩写，其流行度和应用领域如何？

       英语中的缩写词“BS”，常被理解为“Broadcast Source”，直译为“广播源”。这个缩写词广泛应用于描述提供或传输广播信号的源头，具有一定的技术含义。在中文中，我们将其读作“guǎng bō yuán”。根据数据，BS的流行度达到了，表明它在相关领域有着一定的使用频率。

       在系统开发中，BS通常与开源软件的传播相关联，例如，开源软件的广泛应用可以降低成本，推广开放源代码的理念。数据广播作为一个新兴的信息服务领域，利用互联网和电视网络资源，可以将网站内容推送到用户家中，显示了BS的强大功能。

       然而，需要注意的是，有些底层技术实现的不透明可能会影响对广播系统的监控和问题追踪，特别是当错误根源不易查找时。无线组播/广播和多媒体广播/组播服务（MBMS）则利用了BS技术，实现了多点传输和资源优化。

       总的来说，“BS”作为“Broadcast Source”的缩写，它的含义和应用广泛，尤其在广播传输和信息技术领域中扮演着重要角色。这些信息主要用于学术研究和交流，提醒读者在使用时需注意版权归属和信息的准确性。

UE4 Delegate(委托)相关源码分析(一)

       UE4委托是强效设计，尤其在大型项目中大放异彩。无论是模块解耦、扩展接口还是实现替换自定义实现，其价值巨大。未使用委托的程序员，当功能复杂且相互关联时，项目管理必定混乱。C++中，委托实现基于函数指针，核心是存储并调用。然而，成员函数指针的存在让C++委托实现变得独特而高效。UE4内置强大、实用的代理机制，本系列旨在深入解析代理源码，并提供实例应用。

       打开代理宏定义文件，虽近行，主体类型仅几种。定义事件`DECLARE_EVENT`显得特别，其用途似乎不小但使用未广泛。事件与组播委托相似，但允许仅定义事件的类调用`Broadcast`、`IsBound`和`Clear`函数，限制外部类对这些函数的访问，便于在公共接口中公开事件。测试发现，外部仍然能调用这些函数，官方文档描述与实际不符。不确定是否为版本更新或使用方法问题。

       普通单播代理定义`TBaseDelegate`模板类，继承`FDelegateBase`，使用`DelegateAllocator`存储`IDelegateInstance`对象，其中包含代理实现。普通多播代理则定义`TMulticastDelegate`模板类，继承`TBaseMulticastDelegate`，核心是`TInvocationList`数组，存储多个代理处理对象，并通过添加和删除函数维护数组，实现多播逻辑。广播时，遍历数组依次调用各代理处理对象。使用多播时，只需考虑绑定代理，无需解绑，无效代理会自动移除。

       动态单播代理定义类`TBaseDynamicDelegate`，继承`TScriptDelegate`，存储`TWeakPtr(UObject指针)`和`FName(函数名称)`，通过反射系统找到对应`UFunction`执行。动态代理依赖UE4强大反射系统，绑定函数需加上`UFUNCTION()`宏。绑定函数时，`AddDynamic`等宏将函数指针转换为函数名称，或直接传递函数名称并调用`BindFunction`。动态多播可通过添加`BlueprintAssignable`标记，让蓝图使用并绑定。

       UE4委托实现多样，但核心在于管理回调，实现模块解耦与功能扩展。掌握其原理与应用，有助于更高效地构建大型项目。

源码编辑器怎么使用广播切换背景

       小伙伴们知道源码编辑器怎么使用广播切换背景吗?今天小编就来讲解源码编辑器使用广播切换背景的方法，感兴趣的快跟小编一起来看看吧，希望能够帮助到大家。

源码编辑器怎么使用广播切换背景?源码编辑器使用广播切换背景的方法

       1、选中切换按钮角色。

       2、然后添加当角色被点击的事件。

       3、发送广播，发送的内容为1。

       4、选中背景这个角色。

       5、添加收到广播的积木块，内容为1。

       6、添加下一个造型，这样就实现了使用广播切换造型的功能。

       以上就是给大家分享的源码编辑器怎么使用广播切换背景的全部内容，更多精彩教程尽在深空游戏!

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

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