RDD的宽依赖和窄依赖

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#RDD #依赖 #spark

1、RDD的宽依赖和窄依赖的区别
是否有shuffle操作，也叫洗牌操作
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窄依赖：
一对一 或者 多对一
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宽依赖：
一对多
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窄依赖可以进行流水线优化，宽依赖不可以
优化：fork/join 机制
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一个作业可以划分成多个阶段 每个阶段都是一次fork/join，多次fork/join就是宽依赖
一个作业也可以直接一个阶段完成，这就是窄依赖
宽依赖：有shuffle操作的时候 需要落到磁盘，需要等待，没有办法形成管道型的流水化处理。

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RDD的运行过程：
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Spark面试整理-解释RDD的宽依赖和窄依赖以及它们对Spark任务调度的影响
不务正业的猿
03-22 499
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的依赖关系分为两种类型：窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency）。在窄依赖的情况下，Spark可以优化执行计划，减少网络传输和数据移动，从而提高性能。在宽依赖的情况下，Spark需要创建新的阶段来处理混洗后的数据，这可能会增加作业的总执行时间。窄依赖允许更精细的任务划分和更有效的资源利用，而宽依赖可能导致更大的任务和更多的资源需求。在宽依赖中，子RDD的单个分区可能依赖于父RDD的多个分区。
Spark【理论篇】03：宽依赖和窄依赖以及Spark任务三种提交模式
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Spark宽依赖窄依赖的区别
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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。
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Spark RDD 的宽依赖和窄依赖
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Spark RDD的宽依赖和窄依赖
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系列文章目录 Spark RDD 的宽窄依赖关系 文章目录系列文章目录Spark RDD 的宽窄依赖关系前言一、RDD的依赖关系？二、如何区分宽依赖和窄依赖？三、为什么要设计宽窄依赖？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、RDD的依赖关系？ 在 Spark 中，RDD 分区的数据不支持修改，是只读的。如果想更新 RDD 分区中的数
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