Spark的宽依赖和窄依赖

最新推荐文章于 2024-11-20 18:46:12 发布
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分类专栏： 数据仓库技术体系 文章标签： spark 大数据 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/126748234
Spark的宽窄依赖是决定任务执行效率的关键因素。窄依赖允许1:1或n:1的关系，无shuffle操作，而宽依赖涉及n:n关系，需要shuffle。宽依赖导致stage划分，任务串行执行，而窄依赖能实现并行计算，提高效率，并具有更高的容错性。理解这两者有助于优化Spark作业性能。

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如何区分宽窄依赖？
1:1或者n:1 无shuffle，是窄依赖，n:n有shuffle是宽依赖。
从父RDD到子RDD的角度可以区分开，父RDD1个分区到子RDD的多个分区是宽依赖，到1个分区是窄依赖，要是从子RDD到父RDD的角度则是没区别，看不清了。
为啥窄依赖没有shuffle，而宽依赖有shuffle呢，应该是跟这个1:1或者n:1 ，还是 n:n 有关系，n:n才需要等所有shuffle结束，所有依赖都满足，才会进行下一stage，窄依赖就不用shuffle，一个stage内的多task就可以了。
窄依赖不搞shuffle，还有一个原因就是合并算子链，形成管道，且容错高，单个task出错，只需要计算单个task，不需要重新计算整个任务。
实际上stage的划分既可以说是按照宽依赖来划分的，也可以说是按照shuffle来划分的，每个stage内部都是窄依赖，是可能形成管道的，窄依赖是并行的，宽依赖是串行的。

Spark【理论篇】03：宽依赖和窄依赖以及Spark任务三种提交模式
weixin_40612128的博客
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sparkscala开发依赖包
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sparkscala开发依赖包 ECLIPSE 开发IDE需要的对应依赖包
Spark 依赖
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Spark依赖分为宽依赖和窄依赖： 窄依赖 子RDD的每个分区依赖于常数个（即与数据规模无关） 输入输出一对一的算子，且结果RDD的分区结构不变，主要是map、flatMap 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如 union、coalesce 从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct、subtract、sample 宽依赖 子RDD的每个分区依赖于所有父RDD分...
Spark 依赖关系
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08-10 244
Spark 依赖关系 RDD 窄依赖 每一个父RDD 的Partition 最多被子RDD 的一个Partition 使用 filter, map, flatMap, sample, union, intersection, mapPartitions, mapPartitionsWithIndex, zip RDD 宽依赖 多个子RDD 的Partition 会依赖同一个父RDD 的Partition sortBy, sortByKey, reduceByKey, join, leftOuterJoin,
Spark 的宽依赖和窄依赖
龙大的博客
01-24 1225
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 --【宽依赖和窄依赖】
weixin_33717117的博客
05-05 180
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Spark宽依赖窄依赖的区别
话数Science
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子RDD的一个分区依赖了父RDD的多个分区，即多个子RDD的分区数据依赖父RDD的同一个分区的数据。NarrowDependency ：parent RDD 的一个或多个分区的数据全部流入到 child RDD 的一个或多个分区；ShuffleDependency： parent RDD 的每个分区的不同部分，分别流入到 child RDD 的不同分区。
Spark RDD 的宽依赖和窄依赖
z1941563559的博客
11-20 1197
每个团队只需要关注自己的分工，完成自己的任务。例如，一个人将纸张折好，直接传递给下一个人装订，每个步骤只依赖于上一个人完成的内容。这种方式下，任务之间关系简单，直接传递，效率较高。例如，一个人需要从三个不同团队拿到原料，然后再组合成一个产品。这种情况下，团队之间的协调工作多，传递的过程复杂，时间和资源的开销更大。：一个 RDD 的每个分区（partition）仅依赖于父 RDD 中的一个分区。：一个 RDD 的某个分区依赖于父 RDD 中的多个分区。）的数据会被重新分组到一个分区，触发。
浅谈Spark中的宽依赖和窄依赖
一个数据小开发的博客
04-28 2446
1、何为Spark中的宽依赖和窄依赖 1.1、官方源码解释 1.1.1、NarrowDependency（窄依赖） /** * :: DeveloperApi :: * Base class for dependencies where each partition of the child RDD depends on a small number * of partitions of the parent RDD. Narrow dependencies allow for pipelin
Spark中宽依赖、窄依赖、Job执行流程
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添加spark的相关依赖和打包插件（第六弹）
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可以看到计算出的单词频数itcast（1）Hadoop（1）spark（1）hello（3）可以看到计算出的单词频数itcast（1）Hadoop（1）spark（1）hello（3）
SparkSQL的核心语义宽依赖和窄依赖(python代码判断)
Wxh_bai的博客
04-04 227
在SparkSQL中，尽可能地避免使用宽依赖，这可以通过合理设计数据转换流程、使用窄依赖操作等方式实现。这样可以提高计算效率，减少计算的开销。
spark学习笔记之二：宽依赖和窄依赖
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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：
spark宽依赖和窄依赖
最新发布
03-14
<think>好的，我现在需要帮助用户理解Spark中的宽依赖和窄依赖的区别及其工作原理。首先，我得回忆一下自己关于Spark的知识，尤其是RDD依赖关系的部分。 用户给出的问题很明确，他们想了解宽依赖和窄依赖的概念及区别，还有它们的工作原理。根据提供的引用资料，我需要将这些信息整合起来，用清晰的中文回答，同时遵循格式要求，比如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，虽然目前可能用不上数学公式，但如果有相关例子可能需要考虑。不过，这个问题可能主要涉及概念性的内容，不太涉及数学表达式，但需要保持结构清晰。 首先，我应该从基本定义入手。根据引用[1]，宽窄依赖是RDD依赖的两种类型。窄依赖指的是父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用，而宽依赖则是父RDD的分区被多个子RDD分区使用。这点需要明确说明。 接下来，引用[3]提到，DAGScheduler根据宽窄依赖划分stage，宽依赖会划分stage，而窄依赖则不会，这涉及到任务执行的优化，比如流水线处理。这里需要解释为什么宽依赖会导致stage划分，可能因为需要shuffle操作，导致数据重新分布，必须等待前面的任务完成才能进行下一步。 然后，引用[4]列举了窄依赖的一些操作，比如map、filter、union等，而宽依赖的例子包括groupByKey、join（非哈希分区的父RDD）、reduceByKey等。这些例子有助于用户理解具体哪些转换操作会导致哪种依赖。 区别部分需要分点列出，比如数据分布、性能影响、容错恢复和stage划分。例如，窄依赖允许流水线优化，数据在同一个节点处理，而宽依赖需要shuffle，网络传输多，性能较低。容错方面，窄依赖恢复快，宽依赖则需要重新计算多个父分区。 工作原理方面，需要结合stage划分和DAG调度。任务执行时，宽依赖作为stage的分界点，每个stage内部是窄依赖，可以并行执行，而宽依赖需要等待前面stage完成。这影响了任务的执行效率和容错机制。 可能还需要提到宽窄依赖对Spark程序优化的影响，如引用[2]所说，正确识别这些依赖有助于设计高效的程序，比如减少shuffle操作，尽量使用窄依赖来提升性能。 现在要检查是否有遗漏的信息，或者是否需要进一步澄清某些点。例如，是否要解释为什么join有时候是窄依赖，有时候是宽依赖，根据父RDD是否已经哈希分区，这点引用[4]提到过，所以需要说明不同情况下的区别。 最后，生成相关问题，可能需要围绕应用场景、优化方法、性能影响等方面提问，确保用户能进一步探索相关内容。 在组织回答时，要确保结构清晰，分点说明，使用用户提供的引用标注，比如在说明stage划分时引用[3]，在列举操作时引用[4]等。同时，注意使用正确的格式，比如代码块用反引号，问题部分用§§符号分隔。 现在，我需要将这些思考整理成一个自然流畅的回答，确保符合用户的要求，并且正确引用提供的资料。可能还需要检查是否有技术错误，比如宽窄依赖的准确定义，以及例子是否正确，避免误导用户。</think>### Spark宽依赖与窄依赖的区别及工作原理 #### 1. **基本概念** - **窄依赖（Narrow Dependency）** 父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区引用，数据不需要跨节点传输。例如`map`、`filter`等操作[^4]。 $$ \text{父分区} \rightarrow \text{唯一子分区} $$ - **宽依赖（Shuffle依赖/Wide Dependency）** 父RDD的每个分区可能被多个子RDD分区引用，需要跨节点传输数据（Shuffle）。例如`groupByKey`、非哈希分区的`join`[^3][^4]。 $$ \text{父分区} \rightarrow \text{多个子分区} $$ #### 2. **核心区别** | 特性 | 窄依赖 | 宽依赖 | |---------------------|----------------------------|---------------------------------| | **数据分布** | 数据局部处理，无需Shuffle | 需Shuffle，数据重新分配[^1] | | **性能影响** | 支持流水线优化，高效执行 | 网络传输开销大，性能较低[^2] | | **容错恢复** | 仅需重新计算单个父分区 | 需重新计算多个父分区[^3] | | **Stage划分依据** | 不触发Stage划分 | 触发Stage分界点（DAG调度） | #### 3. **工作原理** - **Stage划分** Spark根据宽依赖将DAG划分为多个Stage，每个Stage内部仅包含窄依赖，可并行执行。宽依赖作为Stage边界，需等待前驱Stage完成后才能执行。 - **执行优化** 窄依赖支持流水线优化（如`map`后直接`filter`），而宽依赖需等待Shuffle完成[^1]。 #### 4. **示例说明** - **窄依赖操作** ```python rdd = sc.parallelize([1,2,3]) mapped = rdd.map(lambda x: x*2) # 窄依赖 ``` 父RDD的每个分区数据直接映射到子分区。 - **宽依赖操作** ```python grouped = rdd.groupByKey() # 宽依赖（需Shuffle） ``` 数据需按Key重新分布到不同节点。 #### 5. **应用影响** - 减少宽依赖可优化性能（如用`reduceByKey`替代`groupByKey`）。 - 窄依赖利于快速容错恢复，宽依赖需冗余存储或检查点机制。
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