區別:
1.廣播變量是基於內存的,是將變量分發到各個worker節點的內存上（避免多次複製，節省內存）
2.分佈式緩存是基於磁盤的,將文件copy到各個節點上,當函數運行時可以在本地文件系統檢索該文件（避免多次複製，提高執行效率）
分佈式緩存：
Flink提供了一個分佈式緩存，類似於hadoop，可以使用戶在並行函數中很方便的讀取本地文件，並把它放在taskmanager節點中，防止task重複拉取。
此緩存的工作機制如下：程序註冊一個文件或者目錄(本地或者遠程文件系統，例如hdfs或者s3)，通過ExecutionEnvironment註冊緩存文件併爲它起一個名稱。
當程序執行，Flink自動將文件或者目錄複製到所有taskmanager節點的本地文件系統，僅會執行一次。用戶可以通過這個指定的名稱查找文件或者目錄，然後從taskmanager節點的本地文件系統訪問它。
Broadcast 廣播變量：
一句話解釋，可以理解爲是一個公共的共享變量，我們可以把一個dataset 數據集廣播出去，然後不同的任務在節點上都能夠獲取到，這個數據在每個節點上只會存在一份。如果不使用broadcast，則在每個節點中的每個任務中都需要拷貝一份dataset數據集，比較浪費內存(也就是一個節點中可能會存在多份dataset數據)。
注意：
1：廣播出去的變量存在於每個節點的內存中，所以這個數據集不能太大，避免發生OOM。因爲廣播出去的數據，會常駐內存，除非程序執行結束。
2：廣播變量在初始化廣播出去以後不支持修改，這樣才能保證每個節點的數據都是一致的。
個人建議：如果數據集在幾十兆或者百兆的時候，可以選擇進行廣播，如果數據集的大小上G的話，就不建議進行廣播了。