Spark中RDD的依赖关系

最新推荐文章于 2025-02-26 10:04:07 发布
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本文介绍了RDD的两种依赖关系：宽依赖和窄依赖。通过生动的比喻帮助理解它们的区别：宽依赖如同多子策略，允许一个父分区的数据被多个子分区使用；而窄依赖则像独生子女政策，一个父分区的数据仅能被一个子分区使用。

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RDD的依赖关系有两种，一个是宽依赖，一个是窄依赖

宽依赖，就像以前的偷生游击队

父的Partition可以被很多子依赖使用

窄依赖，就像实施了独生子女政策后，只能有一个

即 父的Partition只能被一个子依赖所使用

Spark-RDD的依赖关系
自律
12-27 597
RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖和宽依赖。 窄依赖 子rdd对应一个或有限个父rdd 宽依赖 子rdd对应所有父rdd 宽依赖就会发生shuffle过程 Lineage(血统) 将创建RDD的一系列Lineage（即血统） 记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部 分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 DAG有向无环图 RDD任务的切分 并行度：程序同一时间执行作业的线程个数。 原
RDD的依赖关系
隔壁老杨的专栏
05-03 3273
RDD的依赖关系 Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示， 在提交job后，会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingParentStages privatedefgetMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = { valmissing =newHash
Spark RDD 依赖
feizuiku0116的博客
11-22 498
一、为什么要设计宽窄依赖 对于窄依赖，Spark可以并行计算。如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错 对于宽依赖，是划分Stage的依据 构建Lineage血缘关系，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的数据。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区 二、窄依赖
Spark—RDD依赖&血缘关系
weixin_42570840的博客
06-19 972
Spark-core中的RDD依赖和血缘关系
Spark-core：RDD依赖关系、持久化
qq_36996018的博客
11-17 1059
RDD依赖、持久化
Spark中的RDD依赖关系（Dependency）及其作用
2402_84885073的博客
02-26 498
在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）依赖关系是指RDD之间如何相互关联，这种关系在Spark作业的执行流程和优化方式中起着至关重要的作用。
Spark之RDD内核原理，RDD的依赖关系，宽窄依赖的算子，DAG有向无环图
qq_55006020的博客
10-10 1174
Spark之RDD内核原理，RDD的依赖关系，宽窄依赖的算子，DAG有向无环图
Spark基础【RDD依赖关系--源码解析】
weixin_43923463的博客
08-17 312
主要为shuffle设计，如果存在shuffle，需要一个完整的阶段（resultStage）一分为二，前一个阶段（shuffleMapStage）用于写数据和进行数据的落盘，前一个阶段执行完成才可以进行下一个阶段，resultStage包含shuffleMapStage。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。相邻两个RDD之间的关系，称之为依赖关系，多个连续的依赖关系称之为血缘关系。...
RDD依赖关系
小黑的博客
03-07 731
RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 一般有shuffle过程即宽依赖，无shuffle过程就窄依赖但是窄依赖也有可能产生数据在网络传输。 2.1、窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用任务可以在本地执行，不需要shuffle。 ...
实用 | RDD依赖关系
qq_41359684的博客
11-28 450
一、Lineage RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 （1）读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组 scala> v...
浅析 Spark RDD 的依赖关系
weixin_48649930的博客
12-12 1595
RDD 依赖关系和血缘关系 说明： 调用 toDebugString 方法可以查看 RDD 保存的血缘关系 RDD 窄依赖 新的 RDD 的一个分区的数据依赖于旧的 RDD 一个分区的数据，这个依赖称之为 OneToOne 依赖（窄依赖） 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女 RDD 宽依赖 新的 RDD 的一个分区的数据依赖于旧的 RDD 多个分区的数据，这个依赖称之为 shuffle 依赖（
RDD 的依赖关系
weixin_45967421的博客
11-06 156
spark中RDD 的依赖关系
努力努力再努力！的博客
05-20 5329
** spark中RDD 的依赖关系 ** 1、RDD 的依赖 RDD 和它依赖的父RDD 的关系有两种不同的类型， 即窄依赖（ narrowdependency）和宽依赖（wide dependency）。 2、窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD 的Partition 最多被子RDD 的一个Partition 使用 总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女 3、宽依赖 ...
spark笔记之RDD的依赖关系
weixin_33834137的博客
08-10 199
6.1RDD的依赖RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。6.2窄依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女6.3宽依赖宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition总结：宽依赖...
大数据技术之Spark（四）——RDD依赖关系
five小点心的博客
04-03 1201
我们之前在maven中使用过的依赖，即在创建项目的时候需要用到哪些其他的项目，或者第三方的模块/类库，我们需要依赖于它，这就是。在spark中，如果A用到了B，我们就称A依赖于B，B用到了C，那么B依赖于C。此时，A和C的关系称为（maven框架），在spark中我们称这种关系为。同样的，如果RDD1依赖于RDD2，RDD2依赖于RDD3，如：val rdd1 = rdd.map(_*2)那么我们称呼相邻的两个RDD的关系为。多个连续的RDD的依赖关系，称之为。。
spark中RDD
最新发布
03-18
### Apache Spark 中 RDD 的使用与原理 #### 1. RDD 基本概念 RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是 Spark 的核心抽象之一。它表示一个不可变的、分区化的集合，可以在集群节点之间分布存储[^3]。RDD 支持两种主要的操作：转换（Transformation）和行动（Action）。这些操作使得开发者能够高效地处理大规模的数据。 #### 2. RDD 特性 以下是 RDD 的一些重要特性： - **只读性**：一旦创建，RDD 数据不能被修改。 - **可分区化**：RDD 可以划分为多个分区，分布在不同的节点上进行并行计算。 - **容错性**：通过记录血缘关系（Lineage），即使某些节点失败，也可以重新计算丢失的部分。 - **持久化支持**：可以选择将 RDD 缓存到内存或磁盘中，从而提高重复使用的效率。 #### 3. RDD 创建方式 RDD 主要可以通过以下几种方式进行创建： - **从外部数据源加载**：例如 HDFS 文件或其他分布式文件系统中的数据。 - **基于已有的 Scala/Python 集合对象**：可以直接将本地集合转化为 RDD。 - **通过对现有 RDD 进行转换**：通过 Transformation 操作生成新的 RDD。 下面是一段简单的代码示例展示如何创建 RDD： ```scala // 导入必要的库 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} // 初始化 Spark 上下文 val conf = new SparkConf().setAppName("Example").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) // 从集合创建 RDD val data = List(1, 2, 3, 4, 5) val rddFromList = sc.parallelize(data) // 从文件创建 RDD val fileRdd = sc.textFile("path/to/file.txt") // 执行 Action 查看结果 rddFromList.collect().foreach(println) fileRdd.foreach(println) ``` 上述代码展示了如何从列表和平面文件分别创建 RDD 并打印其内容[^2]。 #### 4. 转换与行动 ##### 转换（Transformations） 转换是一种返回新 RDD 的懒惰操作。常见的转换包括 `map`、`filter` 和 `reduceByKey` 等。它们不会立即执行，而是构建 DAG 图等待后续触发。 例子如下： ```scala // 使用 map 对每个元素平方 val squaredRdd = rddFromList.map(x => x * x) // 使用 filter 筛选出偶数 val evenNumbers = rddFromList.filter(_ % 2 == 0) ``` ##### 行动（Actions） 行动会触发改写后的实际计算过程，并返回最终结果或者将数据保存至外部存储。典型的行动有 `collect`、`count` 和 `saveAsTextFile`。 例子如下： ```scala // 计算总数量 val countResult = rddFromList.count() // 将结果保存为文本文件 evenNumbers.saveAsTextFile("output/even_numbers") ``` #### 5. 宽依赖与窄依赖 在 Spark 的内部机制中，RDD 的依赖关系决定了 Stage 的划分。如果两个 RDD 存在宽依赖，则意味着需要 shuffle 操作；而窄依赖则不需要 shuffle，因此性能更优[^4]。 #### 6. 总结 RDD 是 Spark 处理大数据的基础组件，具有丰富的特性和强大的灵活性。尽管现代版本逐渐推广 DataFrame 和 DataSet API，但对于底层控制需求较高的场景，RDD 仍然是不可或缺的选择。 ---
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