spark宽依赖与窄依赖

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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【理论篇】03：宽依赖和窄依赖以及Spark任务三种提交模式
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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...
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spark的宽依赖，窄依赖
山水青一人尤
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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宽依赖窄依赖的区别
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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。
浅谈Spark中的宽依赖和窄依赖
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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 RDD 的宽依赖和窄依赖
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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。
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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。
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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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### 三、Spark 宽依赖与窄依赖的区别与特点 #### 窄依赖（Narrow Dependency） 在 Spark 中，**窄依赖**是指子 RDD 的每个分区只依赖于父 RDD 的一个分区。这种依赖关系通常出现在如 `map`、`filter`、`union` 等...
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