在Spark中，如果广播变量的大小超过了默认的广播阈值（默认为10MB），将会导致连接超时的问题。为了避免这个问题，可以考虑以下解决方法：

1. 增加广播阈值的大小 在Spark中，可以通过spark.sql.broadcastTimeout配置属性来增加广播阈值的大小。可以设置一个较大的值，例如10分钟（600000毫秒）：

   spark.conf.set("spark.sql.broadcastTimeout", "600000")
   

2. 压缩广播变量的大小 如果广播变量的大小仍然超过了广播阈值，可以考虑对广播变量进行压缩，以减小其大小。可以使用org.apache.spark.util.Utils类中的byteArrayToCompressedByteBuffer方法来对广播变量进行压缩，然后再进行广播：

   import org.apache.spark.util.Utils;
   import java.nio.ByteBuffer;
   
   // 压缩广播变量
   ByteBuffer compressedData = Utils.byteArrayToCompressedByteBuffer(data);
   
   // 广播压缩后的变量
   Broadcast broadcastVar = sparkContext.broadcast(compressedData);
   

3. 使用分布式缓存代替广播变量 如果广播变量的大小仍然无法满足需求，可以考虑使用分布式缓存（distributed cache）代替广播变量。分布式缓存可以将数据存储在每个节点的本地磁盘上，以供任务在执行时进行读取。可以使用sparkContext.addFile方法将数据添加到分布式缓存中，然后在任务中使用SparkFiles.get方法来获取数据的本地路径：

   // 将数据添加到分布式缓存
   sparkContext.addFile("path/to/data");
   
   // 在任务中获取数据的本地路径
   String localPath = SparkFiles.get("data");
   

以上是一些解决避免Spark广播连接超时问题的方法，具体方法的选择可以根据实际情况和需求来确定。