spark中宽依赖和窄依赖

最新推荐文章于 2024-11-20 18:46:12 发布
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  • 宽依赖
    父RDD的分区被子RDD的多个分区使用。例如 groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作会产生宽依赖，会产生shuffle
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  • 窄依赖
    父RDD的分区都只被子RDD的一个分区使用。例如map，filter，union等操作就会产生窄依赖。
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Spark中宽依赖详细介绍
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08-18 720
在Spark中，宽依赖（Wide Dependency），也被称为Shuffle Dependency，描述了一种更复杂的RDD之间的依赖关系。在宽依赖中，父RDD的多个分区可能被用来计算子RDD的一个分区，这通常涉及到跨节点的数据重分区（即Shuffle操作）。下面详细介绍宽依赖，并通过一个例子进行说明。
每次进步一点点——Spark 中的宽依赖和窄依赖
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housir的专栏
09-13 3万+
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，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）.宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应
【Spark】SparkCore解析（一）：宽依赖和窄依赖
Together
03-23 5464
何为依赖？ 由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；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）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系???? 窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RD...
宽依赖和窄依赖_Spark----RDD宽窄依赖及Stage划分
weixin_30495795的博客
12-30 1007
1.术语解释：Master(Standalone):资源管理的主节点（进程）Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务（例如standalone，Mesos，Yarn）Worker Node(standalone):资源管理的从节点（进程）或者说管理本机资源的进程Application：基于Spark的用户程序，包含了Driver程序和运行在集群上的executor程序Driver...
Spark--什么是宽窄依赖，及特殊join算子，join时何时产生shuffle，何时不产生shuffle
justlpf的专栏
03-12 1094
参考文章：什么是宽窄依赖，及特殊join算子，join时何时产生shuffle，何时不产生shuffle 1 什么是宽窄依赖 宽依赖： 发生shuffle时，一定会产生宽依赖，宽依赖是一个RDD中的一个Partition被多个子Partition所依赖（一个父亲多有儿子），也就是说每一个父RDD的Partition中的数据，都可能传输一部分到下一个RDD的多个partition中，此时一定会发生shuffle 窄依赖： 一个RDD中的一个 Partition最多 被一个 子 Partition所依赖
Spark Core快速入门系列(3) | RDD的依赖关系(宽依赖和窄依赖)
Knight
08-16 441
目录查看RDD的血缘关系查看RDD的依赖关系窄依赖宽依赖 查看RDD的血缘关系 查看RDD的依赖关系 窄依赖 窄依赖相当于OneToOne 如果 B RDD 是由 A RDD 计算得到的, 则 B RDD 就是 Child RDD, A RDD 就是 parent RDD. 如果依赖关系在设计的时候就可以确定, 而不需要考虑父 RDD 分区中的记录, 并且如果父 RDD 中的每个分区最多只有一个子分区, 这样的依赖就叫窄依赖 一句话总结: 父 RDD 的每个分区最多被一个 子RDD 的分区使用 具体来
Spark：宽依赖与窄依赖
简单随风的博客
09-02 5704
窄依赖(Narrow Dependency):指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter等这些算子 一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD 中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间的对应关系，是一对一的。 宽依赖(Shuffle Dependency):父RDD的每个分区都可能被子RDD的多个分区使用，例如groupByKey、 reduceByKey，sortBykey等算子，这些算.
Spark RDD 的宽依赖和窄依赖
最新发布
z1941563559的博客
11-20 1111
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。
Spark宽依赖窄依赖的区别
话数Science
10-03 2051
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
一个数据小开发的博客
04-28 2388
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中stage的划分与宽依赖/窄依赖(转载+自己理解/整理)
微电子学与固体电子学-俞驰
05-05 1981
[1]宽依赖和窄依赖，这是Spark计算引擎划分Stage的根源所在，遇到宽依赖，则划分为多个stage，针对每个Stage，提交一个TaskSet： 上图：一张网上的图： 基于此图，分析下这里为什么前面的流程都是窄依赖，而后面的却是宽依赖： 我们仔细看看，map和filter算子中，对于父RDD来说，一个分区内的数据，有且仅有一个子RDD的分区来消费该数据。 同样，UNION算子也是...
RDD理解及宽依赖和窄依赖
小白成小黑
08-03 1万+
1）RDD概念：Resilient Distributed Datasets  弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（transformation操作）而创建。RDD可看作一个spark的对象，它本身存在于内
Spark宽窄依赖详解
modefrog的博客
03-16 2万+
1.宽窄依赖 图中左边是宽依赖，父RDD的4号分区数据划分到子RDD的多个分区（一分区对多分区），这就表明有shuffle过程，父分区数据经过shuffle过程的hash分区器（也可自定义分区器）划分到子RDD。例如GroupByKey，reduceByKey，join，sortByKey等操作。图右边是窄依赖，父RDD的每个分区的数据直接到子RDD的对应一个分区（一分区对一分区），例如1号到5号...
Spark中的窄依赖和宽依赖
05-24 5453
1 概述 今天我们来谈一谈Spark中的窄依赖和宽依赖。RDD大家应该有一定的理解了，弹性的分布式数据集，这里的弹性依赖于RDD之间的依赖关系，即使数据丢失也能重新计算。RDD之间的依赖关系又分为窄依赖和宽依赖，那到底什么是窄依赖什么是宽依赖呢？带着这个问题进入我们今天的学习。 2 窄依赖和宽依赖 2.1Lineage血统 Lineage保存了RDD的依赖关系。 RDD只支持粗粒度转换...
宽依赖和窄依赖_spark的宽依赖窄依赖
weixin_36145673的博客
12-23 1994
1RDD的依赖关系及容错1.1RDD的依赖关系RDD的依赖关系分为两种：窄依赖(Narrow Dependencies)与宽依赖(Wide Dependencies，源码中称为ShuffleDependencies)依赖有2个作用，其一用来解决数据容错的高效性；其二用来划分stage。窄依赖：每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用(1:1或n:1)。例如...
Spark源码学习笔记（随笔）-groupByKey()是宽依赖吗
lzy2014的专栏
06-07 1915
最近从源码角度温习之前学的Spark的基础，在RDD的Dependency这一节中，关于一些Transition操作是Narrow Dependency还是Shuffle Dependency。对于map/filter等操作我们能很清晰的知道它是窄依赖，对于一些复杂的或者不是那么明确的转换操作就不太能区分是什么依赖，如groupByKey()。较多博客直接说这个转换操作是宽依赖，真的是宽依赖吗？我们
Spark面试题整理
12-17 1433
https://www.jianshu.com/p/7a8fca3838a4 整理来源：《Spark面试2000题》 目录 Spark section-0 基础 (3) Spark section-1 Spark运行细节 (13) Spark section-2 Spark 与 Hadoop/MapReduce 比较 (7) Spark section-3 RDD (4) Spark sec...
spark core之 RDD 之间的依赖关系
wjl7813的博客
09-10 349
什么是RDD之间的依赖关系? 什么是关系(依赖关系) ? 从算子视角上来看,splitRDD通过map算子得到了tupleRDD, 所以splitRDD和tupleRDD之间的关系是map 但是仅仅这样说, 会不够全面, 从细节上来看,RDD只是数据和关于数据的计算, 而具体执行这种计算得出结果的是一个神秘的其它组件, 所以, 这两个RDD的关系可以表示为splitRDD的数据通过map操作, 被传入tupleRDD, 这是它们之间更细...
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