Spark stage划分和宽窄依赖

最新推荐文章于 2025-08-19 13:37:18 发布
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文章标签： spark 宽依赖 窄依赖 宽窄依赖 stage划分
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012137473/article/details/85007483
本文深入解析了Spark中RDD的宽窄依赖概念及其对Stage划分的影响，阐述了窄依赖如map、filter操作如何避免shuffle，以及宽依赖如groupByKey为何触发shuffle。详细解释了Spark如何根据依赖类型划分Stage，以及不同类型的task如何生成。

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Spark stage划分和宽窄依赖

宽窄依赖

RDD之间的有一系列的关系，主要分为宽依赖和窄依赖。下面是各自的定义，以及图解。

窄依赖
父RDD partition 和 子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的
partition情况下的父RDD和子RDD关系是多对一的。不会有shuffle的产生。例如 map，filter，union等算子。

宽依赖
父RDD partition 和 子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。例如groupByKey等算子。

在这里插入图片描述

Stage的划分

spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。
在这里插入图片描述

Spark中task分为两类ShuffleMapTask和ResultTask，DAG最后一个阶段会为每个结果的partition生成一个ResultTask，所以每个Stage的task数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的，而其余所有阶段都会生成ShuffleMapTask。之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中。

duke.8747
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窄依赖和宽依赖
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RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。 宽窄依赖图理...
窄依赖与宽依赖&stage的划分依据
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通过对 Spark 中的 ClusterManager、Worker、Application、Driver、Executor、Job、Stage、Task 等核心概念的详细解析，以及对 Spark 应用提交流程和宽窄依赖特性的深入探讨，我们可以看到 Spark 构建了一个复杂而高效的分布式计算框架。理解这些概念和机制对于正确使用 Spark 进行大数据处理至关重要。
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