Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析

最新推荐文章于 2025-11-05 21:22:28 发布
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#spark #内核 #源码

博客借助WordCount例子，以图解方式深度剖析了Spark中的宽依赖和窄依赖，有助于理解Spark内核机制。

1.通过WordCount的例子图解深度剖析宽依赖和窄依赖

这里写图片描述

每次进步一点点——Spark 中的宽依赖和窄依赖
housir的专栏
09-13 3万+
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。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（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.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分区通常对应
Spark的宽窄依赖
Buutoorr的博客
09-20 3682
浅谈宽窄依赖及流水线优化
90%的Spark开发者没搞懂的Stage划分细节？逐行拆解，从源码中找答案
最新发布
涤生大数据
11-05 900
Stage的划分过程中，会涉及到宽依赖和窄依赖的概念，宽依赖是Stage的分界线，连续的窄依赖都属于同一Stage。
Spark 的宽依赖和窄依赖
龙大的博客
01-24 1303
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内核揭秘-10-RDD源码分析
weixin_30401605的博客
01-21 146
RDD的核心方法： 首先看一下getPartitions方法的源码： getPartitions返回的是一系列partitions的集合，即一个Partition类型的数组 我们就想进入HadoopRDD实现： 1、getJobConf()：用来获取job Configuration，获取配置方式有clone和非clo...
Spark 2.2内核源码深度解析：核心原理与关键模块剖析
本套《Spark 2.2版本内核源码深度剖析（完整笔记）》正是围绕这一关键版本展开的系统性源码级解析，聚焦于Spark运行时最核心的组件与流程，帮助开发与运维人员深入理解其底层机制，从而在面对线上问题时能够快速定位...
Spark词频统计深度剖析：揭秘Spark内核与数据流的秘密
[Spark词频统计深度剖析：揭秘Spark内核与数据流的秘密](https://community.atlassian.com/t5/image/serverpage/image-id/188423i81F27586B830D50D/image-size/large?v=v2&px=999) # 摘要 本文系统介绍了基于Spark...
Spark 3.0深度剖析：大数据AI时代的开发与性能调优
书中首先介绍了Spark 2.4.X版本的新特性和Spark内核源码，这部分内容基于内核解密篇，通过对实战案例的深入剖析，逐步引导读者理解Spark核心功能的运作机制。由于Spark的版本迭代是其发展的核心部分，了解不同版本的...
Spark源码解读迷你书：环境搭建与源码分析
- **RDD（弹性分布式数据集）**：作为Spark最基本的抽象，其不可变性、分区机制、依赖关系（窄依赖与宽依赖）、血统（lineage）追踪等特性都在源码中有清晰体现。 - **DAGScheduler**：负责将作业（Job）划分为多个...
Spark源码深度解析图解
小道的博客
01-01 1553
1、Spark内核架构深度剖析图解 2、宽依赖和窄依赖深度剖析图解   Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。 3、基于YARN的两种提交模式深度剖析图解(Yarn_Client、Yarn_Cluster)   Spark也支持StanAlone任务调度模式，所有任务调度都由Spark自己进行调度，但是...
Spark2.2版本内核源码深度剖析（完整笔记）
04-30
spark2.2是一个里程碑的版本，因为之前的版本很多特性都是实验性的，所以2.2是第一个真正完全可以把Spark的所有特性在生产环境中时候用的版本。 笔记的含金量集结了整个spark2.2源码的精华，不会多一点延伸内容，因为我们读源码是为了在性能调试以及线上故障的时候能够快速看懂log日志，然后准确找到问题根源，是修改程序代码还是调整配置，所以笔记不会把一个言简意赅的东西说那么复杂，因为不是出书；当然也不会少一点整个spark内核架构，只要干这一行掌握的关键源码知识都会含在笔记里。
spark-宽窄依赖
DCHAO的博客
10-20 3218
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:宽依赖与窄依赖深度剖析
标题
12-18 405
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分区，如下图所示: 窄依赖有分为两种： 一种是一对一的依赖，即OneToOneDependency 还有一个是范围的依赖，即RangeDependency，它仅仅被org.apache.spark.rdd.UnionRDD使用。UnionRDD是把多个RDD合成一个RDD，这些RDD是被拼接而成...
Spark内核源码分析（一）
luis_0514的博客
11-19 1006
这里主要是sparkSubmit提交，客户端到YarnCluster模式
Spark内核深度剖析之宽依赖和窄依赖
talent_curry的博客
09-22 838
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
Spark内核源码解析
weixin_30572613的博客
06-27 213
1.spark内核架构常用术语 Application:基于spark程序，包含一个driver program(客户端程序)和多个executeor（线程） Driver Progrom:代表着sparkcontext executeor:某个Application运行在worker node上的一个进程，该进程负责运行Task,并且将数据存储到内存或者磁盘上，每个Application都...
Spark --【宽依赖和窄依赖】
weixin_33717117的博客
05-05 208
前言 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（wide dependency, ...
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