spark 中 宽依赖 和 窄依赖的 区别及优缺点

最新推荐文章于 2025-06-19 15:19:16 发布
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分类专栏： spark
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本文介绍了Spark中窄依赖和宽依赖的概念及其应用场景。窄依赖指子RDD分区仅使用父RDD的一个分区，适合本地转换操作；宽依赖则涉及跨分区操作，如groupByKey等，通常伴随数据shuffle，消耗更多资源。

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窄依赖与宽依赖的概述：

rdd 中的--宽依赖---父RDD每个分区的数据可能被多个子RDD分区使用 ，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区，这其中分为两种情况：1，一个父RDD的分区对应所有的子RDD的分区（没有core-patitioned过的join）2,一个父RDD分区对应非全部的的多个RDD分区（groupByKey）

rdd中的--窄依赖---父RDD每个分区的只被子RDD的一个分区使用，子RDD 通常对应常数个父RDD分区，这其中分为两种情况：1，一个子RDD分区对应一个父RDD分区（filter,map）2,一个子RDD分区对应多个父RDD分区（co-partitioned过的join）

窄依赖与宽依赖的优缺点：

宽依赖----有shuffle----要跨网络拉去数据-----耗资源，窄依赖----一个节点内完成转化-----快速

当子RDD 需要重算时，宽依赖 会重算所有父RDD分区的数据，这样会出现多余的重算，窄依赖只需计算对应的一个父RDD的数据即可

窄依赖：filter map flatmap mapPartitions

宽依赖：reduceByKey grupByKey combineByKey，sortByKey, join(no copartition)

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