Spark宽依赖：根据宽依赖切分stage

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a772304419 2021-07-05 13:43:25 ©著作权

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概述本文讲述了RDD依赖的原理，并对其实现进行了分析。Dependency的基本概念Dependency表示一个或两个RDD的依赖关系。依赖(Dependency)类是用于对两个或多个RDD之间的依赖关系建模的基础（抽象）类。Dependency有一个方法rdd来访问依赖的RDD。当你使用transformation函数来构建RDD的血缘(lineage)时，Dependency代表了血缘图(li

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宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD一般对应父RDD的一个或者多个分区。（与数据规模无关）不会产生shuffle。下面的join也是窄依赖，虽然有两个父RDD，但是两个 RDD中每个分区都被一个子RDD的分区使用，即使父RDD的分区里面的内容并没有让子RDD的一个分区使用。宽依赖指父RDD的多个分区可能被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应所有

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1、宽依赖和窄依赖1、区别窄依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd一个分区。窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。算子：map、union、map join和broadcast join。宽依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd多个分区。宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。算子

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一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu

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何为依赖？由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系?窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RDD的一个P

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1.宽窄依赖 ●两种依赖关系类型 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即·宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)·窄依赖(narrow dependency) ●图解●如何区分宽窄依赖窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖宽依赖:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)2.为什么要设计宽窄依赖2.1

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Spark中RDD之间的依赖关系有哪些？它们的区别是什么？各自对应的算子有哪些？------面试题？ Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency）

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