spark学习系列——10 spark宽依赖和窄依赖

最新推荐文章于 2024-11-04 20:14:51 发布
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本文探讨了RDD中的两种依赖类型——窄依赖和宽依赖，并通过实例解释了它们的区别及应用场景。了解这些概念有助于更高效地进行大数据处理。

如何表现RDD之间的依赖。在RDD中将依赖划分成了两种类型：窄依赖(narrow dependencies)和宽依赖(wide dependencies)。窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用。相应的，那么宽依赖就是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。例如，map就是一种窄依赖，而join则会导致宽依赖(除非父RDD是hash-partitioned，见下图)。



具体例子：


宽、窄 依赖有什么作用？


哪些算子是宽依赖，窄依赖？

SparkRDD数据窄依赖与宽依赖
AI天才研究院
06-29 797
《Spark RDD 数据窄依赖与宽依赖》 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：Spark RDD，窄依赖，宽依赖，数据并行处理，MapReduce 1. 背景介绍
宽依赖和窄依赖_Spark --【宽依赖和窄依赖】
weixin_34304211的博客
02-12 2971
1.前言《上一节Spark DAG概述》Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，暴力的理解就是stage的划分是按照有没有涉及到shuffle来划分的，没涉及的shuffle的都划分在一个stage里面，这种划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wid...
Spark宽依赖和窄依赖深度剖析
u012501054的博客
08-09 761
宽依赖和窄依赖深度剖析.png RDD依赖关系与stage划分 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。 1. 窄依赖与宽依赖 针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分为窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency，也成shuffle dependency...
Spark 的宽依赖和窄依赖
龙大的博客
01-24 1241
Apache Spark 中的依赖关系指的是转换操作（transformations）之间的依赖类型。这些依赖关系决定了任务是如何在集群上分布执行的。依赖关系分为两类：宽依赖（Wide Dependency）和窄依赖（Narrow Dependency）。窄依赖指的是每个父分区最多被一个子分区使用，这意味着子分区的计算只依赖于父RDD的一个分区。因此，在窄依赖中，每个父RDD的分区只需要发送到一个子RDD的分区。
spark的宽依赖，窄依赖
山水青一人尤
12-13 896
在 Apache Spark 中，依赖关系是指 RDD（弹性分布式数据集）之间的关系。依赖关系的类型对于理解 Spark 的任务调度、分区和故障恢复等方面至关重要。Spark 中主要有两种类型的依赖关系：窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency）。
Spark：宽依赖与窄依赖
简单随风的博客
09-02 5757
窄依赖(Narrow Dependency):指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter等这些算子 一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD 中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间的对应关系，是一对一的。 宽依赖(Shuffle Dependency):父RDD的每个分区都可能被子RDD的多个分区使用，例如groupByKey、 reduceByKey，sortBykey等算子，这些算.
Spark基础知识04——窄依赖、宽依赖、DAG、缓存
01-07
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）。 窄依赖： 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 总结：窄依赖我们...
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– 4.0.0 com.bjsxt.spark MySpark 1.0-SNAPSHOT – UTF-8 1.8 1.8 – – org.apache.spark spark-core_2.11 2.3.1 – org.apache.spark spark-sql_2.11 2.3.1 – org.apache.spark spark-hive_2.11 2.3.1 – mysql mysql-connector-java 5.1.47 – org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.3.1 – org.apache.spark spark-streamin
Spark 宽窄依赖
weixin_30955341的博客
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面试时被问到spark RDD的宽窄依赖，虽然问题很简单，但是答得很不好。还是应该整理一下描述，这样面试才能答得更好。 看到一篇很好的文章，转载过来了。感觉比《spark技术内幕》这本书讲的好多了。 原文链接：https://www.jianshu.com/p/5c2301dfa360 1.窄依赖 窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用，子RDD分区通常只对应常数个父RDD...
spark宽依赖与窄依赖
汴水流的博客
04-05 1005
窄依赖：Narrow Dependency 父RDD和子RDD是一对一的依赖关系，如map，filter 宽依赖：Shuffle Dependency 本质如其名，本质就是shuffle。如reduceByKey，groupyByKey 以wordcount为例，剖析图如下：
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微信公众号：一颗向上的草莓
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在之前提到了DAGScheduler会将job划分为多个stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.窄依赖：窄依赖是指一个RDD对它的父RDD只有简单的一对一的依赖关系，即RDD的每个partition只依赖于父RDD中的一个partiti
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10-20 3149
这是rdd论文中的图，可见，宽窄依赖划分的依据并不是是否产生了网络io，而是一个分区的数据是否发生了拆分，注意，是拆分，合并不算
Spark中的宽窄依赖
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song的博客
11-04 894
这里通过一张图来解释：result_rdd是由tuple_rdd使用reduceByKey算子得到的， 而tuple_rdd是由word_rdd使用map算子得到的，word_rdd又是由input_rdd使用flatMap算子得到的。它们之间的关系就称为依赖关系！窄依赖：父RDD的一个分区的数据只给了子RDD的一个分区 【不用经过Shuffle】一对一或者多对一不经过Shuffle，性能相对较快， 但无法实现全局分区、排序、分组等一个Stage内部的计算都是窄依赖的过程，全部在内存中 完成。宽依赖。
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