Flink 广播变量在实时处理程序中扮演着很重要的角色，适当的使用广播变量会大大提升程序处理效率。
本文从简单的 demo 场景出发，引入生产中实际的需求并提出思路与部分示例代码，应对一般需求应该没有什么问题，话不多说，赶紧来看看这篇干货满满的广播程序使用实战吧。
1 啥是广播
Flink 支持广播变量，允许在每台机器上保留一个只读的缓存变量，数据存在内存中，在不同的 task 所在的节点上的都能获取到，可以减少大量的 shuffle 操作。
换句话说，广播变量可以理解为一个公共的共享变量，可以把一个 dataset 的数据集广播出去，然后不同的 task 在节点上都能够获取到，这个数据在每个节点上只会存在一份。
如果不使用 broadcast，则在每个节点中的每个 task 中都需要拷贝一份 dataset 数据集，比较浪费内存 （也就是一个节点中可能会存在多份 dataset 数据）
2 用法总结
//1 初始化数据 DataSet<Integer> toBroadcast = env.fromElements(1,2,3) //2 广播数据 api withBroadcastSet(toBroadcast,"broadcastSetName") //3 获取数据 Collection<integer> broadcastSet = getRuntimeContext().getBroadcastVariable("broadcastSetName");