广播变量，初始的时候在driver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，首先会在本地的executor对应的BlockManager中尝试获取变量副本；如果没有，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，越近越好。
默认情况下，1000个task，1000份副本。10G的数据，网络传输；在集群中，耗费10G的内存资源。
如果使用广播变量。50个executor，50个副本。500M的数据，从driver或最近节点拉取变量副本，网络资源；耗费500M的内存消耗。两者比较将近20倍的网络传输性能差距；20倍的内存消耗减少。
在sparksql中，当维度表和事实表进行join操作时，为了避免shuffle，我们可以将大小有限的维度表全部数据分发到每个节点上，供事实表使用。executor存储维度表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在sparksql中称为Broadcast Join.
Broadcast Join的条件如下：
1、被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的值，默认是10M（或者加了broadcast join的hint）
2、基表不能被广播，比如 left outer join时，只能广播右表