Spark RDD依赖类型解析

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这是一个关于 Spark 核心 RDD 的非常重要且经典的问题。清晰理解宽依赖和窄依赖的区别对于掌握 Spark 的执行原理、性能调优和故障恢复至关重要。

首先，依赖关系描述的是一个 RDD 是如何从其父 RDD（一个或多个）计算得到的。这种计算关系会形成一个有向无环图（DAG），也就是 Spark 的执行计划。

它们的根本区别在于：在计算过程中，一个分区的数据是否需要从多个父分区中获取数据。

定义：父 RDD 的每个分区最多被一个子 RDD 的分区所使用。
你可以把它想象成一种 “一对一”或“多对一” 的映射关系。

常见算子：map, filter, flatMap, union, sample 等。

特点：

数据 locality（局部性）：计算可以在单个集群节点上独立完成。子 RDD 的一个分区需要的数据完全来自于父 RDD 的某一个或某几个分区（且这些分区都在同一台机器上），不需要跨节点传输数据。
高效的计算：因为不需要网络传输，所以计算速度非常快。
高效的故障恢复：如果某个子 RDD 的分区数据丢失，只需要重新计算对应的父 RDD 的少数分区即可，而不需要重新计算整个父 RDD。

类型：

一对一依赖：例如 map 或 filter。父 RDD 的一个分区完整地传递给子 RDD 的一个分区。
范围依赖：例如 union。多个父 RDD 的分区合并成一个子 RDD 的分区，但这些父分区通常来自被 union 的不同的 RDD，它们之间没有交叉。

定义：父 RDD 的一个分区的数据可能被多个子 RDD 的分区所使用。
这种依赖通常意味着会发生 Shuffle。你可以把它想象成一种 “一对多” 的映射关系。

常见算子：groupByKey, reduceByKey, join (除非两个 RDD 事先用相同的分区器分区过), distinct, repartition, coalesce(当 shuffle=true 时) 等。

特点：

需要 Shuffle：为了计算子 RDD 的一个分区，需要从父 RDD 的所有分区中读取数据，并根据 Key 进行重新洗牌和分组，这个过程就是 Shuffle。这涉及到大量的磁盘 I/O 和网络传输，是 Spark 作业中最昂贵、最耗时的操作。
计算效率低：由于需要跨节点混洗数据，速度比窄依赖慢得多。
故障恢复成本高：如果某个子 RDD 的分区数据丢失，由于它的数据来源于父 RDD 的所有分区，因此需要重新计算父 RDD 的所有分区，并重新进行 Shuffle，代价非常高。

类型：

宽依赖通常就是 Shuffle 依赖。例如 reduceByKey，为了对同一个 Key 的 Value 进行聚合，所有相同 Key 的数据必须被传输到同一个最终的分区上进行处理。

特性	窄依赖 (Narrow Dependency)	宽依赖 (Wide Dependency)
数据流动	父分区 -> 子分区（一对一或多对一）	父分区 -> 多个子分区（一对多）
是否 Shuffle	否	是
计算效率	高（无网络传输，管道化执行）	低（涉及磁盘I/O和网络传输）
故障恢复	高效（只重新计算丢失分区的父分区）	低效（需重新计算所有父分区并Shuffle）
典型算子	`map`, `filter`, `union`	`groupByKey`, `reduceByKey`, `repartition`
执行阶段划分	不会产生新的 Stage	会产生新的 Stage 边界

Stage 划分的依据：
Spark 的 DAGScheduler 会根据宽窄依赖来将作业（Job）划分成不同的阶段（Stage）。每个 Stage 内部都是一连串的窄依赖变换，可以并行且管道化地执行。而宽依赖则是 Stage 的边界，因为需要等待所有父 Stage 的任务完成并进行 Shuffle 后，下一个 Stage 才能开始。这被称为 Stage 的流水线（pipelining）优化。
性能优化：
知道哪些操作会导致宽依赖（Shuffle），就应该在代码中尽量避免或优化它们。例如，使用 reduceByKey（会在 Map 端先做 Combine，减少 Shuffle 数据量）代替 groupByKey（传输所有数据），或者使用广播join等策略来避免不必要的 Shuffle。
容错性：
窄依赖的恢复更简单快捷，而宽依赖的恢复成本高昂，这影响了系统的整体鲁棒性。