1. 窄依赖与宽依赖 针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分为窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency，也成shuffle dependency）。1.1 窄依赖 窄依赖是指1个父RDD分区对应1个子RDD的分区。换句话说，一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或者多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分...
在Spark中,窄依赖和宽依赖是指不同的RDD之间的依赖关系。它们的区别在于如何执行操作和进行数据分区。 窄依赖(Narrow Dependency):窄依赖指的是每个父RDD分区只被子RDD的一个分区所使用。具体来说,当一个RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用时,就称为窄依赖。在这种情况下,Spark可以在同一个节点上执行父RDD和...
窄依赖和宽依赖的区别在于数据流的处理方式。窄依赖能够保证数据的高效处理，而宽依赖则可能导致数据冗余和资源浪费。因此，在设计Spark应用程序时，合理选择依赖类型，对于提高应用程序的性能至关重要。
宽依赖往往对应着shuffle操作,需要在运行的过程中将同一个RDD分区传入到不同的RDD分区中,中间可能涉及到多个节点之间数据的传输,而窄依赖的每个父RDD分区通常只会传入到另一个子RDD分区,通常在一个节点内完成。 当RDD分区丢失时,对于窄依赖来说,由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区,这样只需要重新计算与子RDD...
如果不能,那就是宽依赖:如果父RDD和子RDD分区数目一致,那基本就是窄依赖了: 总之,还是要把握住根本之处,就是父RDD中分区内的数据,是否在子类RDD中也完全处于一个分区,如果是,窄依赖,如果不是,宽依赖。 自己注释: 其实所谓的窄依赖的意思是,父RDD中的数据只被使用一次 ...
宽依赖和窄依赖的区别 参考: 总结一下: 窄依赖:父RDD中,每个分区内的数据,都只会被子RDD中特定的分区所消费,为窄依赖: **宽依赖:**父RDD中,分区内的数据,会被子RDD内多个分区消费,则为宽依赖: 会产生shuffle,遇到宽依赖,则划分为多个stage
①条形码有一维条形码和二维条形码之分。一维条形码就是今天人们已经非常熟悉的普通条形码,它的信息仅靠黑白条纹的宽窄来表达,在平面上以单一方向分布排列。一维条形码虽然只能编码几十个字符、数字,还脱离不了对数据库的依赖,但它的使用已经极大地提高了电脑采集数据和处理信息的速度,促进了管理的科...
Spark中宽依赖和窄依赖的区别 Spark中宽依赖和窄依赖窄依赖:RDD的每个分区仅依赖一个父RDD的分区;宽依赖:RDD的每个分区依赖多个父RDD的分区; 那么为什么要区分窄依赖和宽依赖呢?窄依赖在划分Stage时,可以划分在一起,而且可以并行计算,并且在数据恢复时只需要重新计算父RDD即可,恢复方便。而宽依赖则不然,因为宽依赖...
Spark中宽依赖和窄依赖的区别 Spark中宽依赖和窄依赖窄依赖:RDD的每个分区仅依赖一个父RDD的分区;宽依赖:RDD的每个分区依赖多个父RDD的分区;那么为什么要区分窄依赖和宽依赖呢?窄依赖在划分Stage时,可以划分在一起,而且可以并行计算,并且在数据恢复时只需要重新计算父RDD即可,恢复方便。而宽依赖则不然,因为宽依赖的...