Spark RDD依赖关系小结

最新推荐文章于 2023-02-03 11:13:28 发布
原创 最新推荐文章于 2023-02-03 11:13:28 发布 · 1.6k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了RDD依赖关系在数据处理过程中的作用，特别关注了一对一依赖关系（OneToOneDependency）及其在不同阶段的依赖划分、shuffle依赖等关键概念。文章详细分析了这些依赖关系如何影响数据的并行处理效率与性能。



本图暂时只给了非常简单的OneToOneDependency的RDD依赖关系

Discuss

stage根据dependency类型的划分，没有详细给出

stage的依赖关系没有给出

shuffle dependency没有给出

Spark RDD详解！
蔡政洁的博客
09-19 1781
目录一、RDD基础二、创建RDD三、RDD操作（1）转化操作（2）行动操作（3）惰性求值四、常见的转化操作和行动操作（1）针对各元素的转化操作（2）伪集合操作（3）行动操作五、持久化（缓存） Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset， 简 称 RDD） 。 RDD 其实就是分布式的元素集合。在 Spark 中， 对数据的所有操作不外乎创 建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后， Spark 会自动将 R
大数据之Spark（二）：Spark RDD
Oak_Komorebi的博客
08-11 785
五、Spark RDD 介绍 RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表⼀个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩 性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用⼯作集，这极大地提升了查询速度。 RDD特性： # RDD源码中的说明 Internally, each RDD is characterized by fi
RDD的依赖关系
隔壁老杨的专栏
05-03 3285
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
RDD的依赖关系(重要)
shyming's blog
08-30 484
RDD的依赖关系窄依赖宽依赖图解 RDD和它的依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，及窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency) 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，形象的说就是独生子女 宽依赖 宽依赖指的是多个子RDD的partition会依赖于同一个父RDD的partition 总结：宽依赖，形象的说就是超生。 ps：宽依赖就会发生shuffle的过程 图解 注意：join只有
spark 的RDD依赖系
do_what_you_can_do的博客
11-10 556
RDD和它依赖的parent 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）。      1）窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，如图1所示。      2）宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Part
Spark深入解析（十三）： SparkCore之RDD依赖关系、DAG生成、划分Stage
wzc8961661的博客
05-02 2145
目录Lineage宽窄依赖如何区分宽窄依赖为什么要设计宽窄依赖DAG（有向无环图）DAG划分Stage 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）...
Spark中RDD的血缘关系|依赖关系|窄依赖|Job调度|Stage任务划分|查看job、stage、task个数界面
SmallScorpion
04-20 1171
血缘关系 代码实现 依赖关系 代码实现 窄依赖 窄依赖表示每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。 宽依赖 宽依赖表示同一个父RDD的Partition被多个子RDD的Partition依赖，会引起Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为超生。 依赖小结 具有宽依赖的 transformations 包...
Spark RDD操作总结
zylove2010的博客
09-29 1244
前言 Spark的核心抽象是RDD，Spark程序中RDD对象无处不在，因此在基于Spark进行编程开发之前，需要对RDD的特征和基本操作有所了解，以便能顺利进行Spark程序的编程开发。 RDD创建方式 sc =sparkConte
RDD依赖关系
yingzi的技术博客
03-08 1291
1）RDD血缘关系 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。 命令：toDebugString 2）RDD依赖关系 两个相邻RDD之间的关系 3）RDD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。 窄依赖可以形象的比喻
RDD的依赖关系笔记
weixin_41074929的博客
08-30 886
窄依赖和宽依赖： 窄依赖：每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用。如map，filter，union操作都会产生窄依赖。 宽依赖：一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用。如groupByKey，reduceByKey，sortByKey等操作都会产生宽依赖。宽依赖会产生Shuffle操作。 ...
RDD 依赖关系
m0_72168501的博客
02-03 300
RDD 血缘关系，依赖关系讲解
RDD依赖关系解密
a11a2233445566的专栏
01-18 576
1,窄依赖是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter、union等都会产生窄依赖； 2，宽依赖是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖   总结：如果父RDD的一个Partition被一个子RDD的
spark学习笔记：RDD的依赖关系
黄道婆的专栏
12-14 575
1. RDD的依赖关系 1.1 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（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 1.2 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 1.3 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：宽依赖我们形象的比喻为超生 ...
Spark的RDD的依赖关系
qq_41544550的博客
05-29 800
RDD的依赖关系：宽依赖、窄依赖、Lineage（血统关系） 宽依赖：指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition，会引起shuffle（可以理解为超生） 窄依赖：指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用（可以理解为独生子女） Lineage：应用在整个过程中，RDD之间形成的产生关系，就叫做血统...
Spark中RDD的依赖关系
weixin_43553142的博客
12-07 1659
RDD 之间的关系可以从两个维度来理解: 一个是 RDD 是从哪些 RDD 转换而来, 也就是 RDD 的 parent RDD(s)是什么; 另一个就是 RDD 依赖于 parent RDD(s)的哪些 Partition(s). 这种关系就是 RDD 之间的依赖。 依赖 有 2 种策略: 窄依赖(transformations with narrow dependencies) 宽依赖(transformations with wide dependencies) 宽依赖对 Spark 去评估一个 t
（6）RDD依赖关系
qq_41123269的博客
02-27 423
RDD依赖关系 Lineage (血缘) 依赖关系是两个RDD之间，RDD1用到了 RDD2，那么RDD1依赖于RDD2，血缘就是多个RDD之间的依赖关系。 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。 val reduceRdd = sc.textFile("datas/word.txt") .flatMap(_.split(" ")) .map((_, 1)) .r
Spark RDD依赖：窄依赖解析及Spark概述
"Spark RDD的窄依赖关系及其在大数据处理中的重要性" Spark 是一个高度灵活且功能强大的大数据处理框架，其核心组件是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD）。RDD的设计目标是提供高效、...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值