Spark stage划分和宽窄依赖

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。

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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。
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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。

### Spark依赖窄依赖的概念及区别 #### 窄依赖 (Narrow Dependency) 窄依赖是指子 RDD 的每个分区最多依赖于父 RDD 的一个分区。这意味着数据可以在不需要 shuffle 的情况下直接从父 RDD 转移到子 RDD。由于不存在跨分区的数据交换,因此可以高效地进行流水线操作[^1]。 例如,在 `map` 或 `filter` 操作中,输入数据的每一个分区只会映射到输出的一个分区,不会引发大规模的数据重分布。这种特性使得窄依赖下的任务能够快速完成,因为它们只需要顺序读取本地磁盘上的数据即可[^2]。 ```python rdd = sc.parallelize([1, 2, 3]) mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2) # 这是一个典型的窄依赖例子 ``` --- #### 依赖 (Wide Dependency) 依赖则是指子 RDD 的某个分区可能会依赖于父 RDD 的多个分区甚至全部分区。这种情况通常发生在需要对数据进行重新分区或者聚合的操作,比如 `groupByKey` `reduceByKey`。为了实现这样的转换,必须通过 shuffle 将来自不同节点的数据集中起来再分配给新的分区[^3]。 在依赖的情况下,Spark 需要将整个 DAG 划分为不同的 Stage 来管理复杂的计算流程。每当遇到一次 shuffle 操作,就会创建一个新的 Stage 边界[^4]。 ```python rdd = sc.parallelize([(1, 'a'), (2, 'b'), (1, 'c')]) reduced_rdd = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 属于依赖的例子 ``` --- #### 主要区别总结如下表所示: | 特性 | 窄依赖 | 依赖 | |-----------------|---------------------------------|--------------------------------| | 数据流动模式 | 不涉及 Shuffle | 必须经过 Shuffle | | 分区依赖 | 子分区仅依赖单个父分区 | 子分区可依赖多个父分区 | | Fault Tolerance | 可以只重算丢失的那个分区条 | 需要回溯至共同祖先并重做更多工作 | | 性能影响 | 更加轻量级 | 开销较大 | --- ### 实际应用中的意义 了解这两种依赖类型有助于优化 Spark 应用程序性能。尽量减少不必要的 shuffles 是提高效率的关键之一。可以通过调整逻辑设计来避免过多使用那些容易引起依赖的操作符(如 join),转而寻找替代方案降低整体复杂度[^4]。
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