宽依赖是指,父RDD的一个分区被子RDD的多个分区所用。例如groupByKey()、reduceByKey()、sortByKey()等操作都会产生宽依赖。 注意: 1. 对于join算子,两种依赖都可能产生! 2. 在数据容错方面,窄依赖要优于宽依赖。当子RDD的某一个分区的数据丢失时,若是窄依赖,只需重算和该分区对应的父RDD分区即可,而宽依赖...
在Spark中,宽依赖和窄依赖是描述RDD(弹性分布式数据集)之间依赖关系的两种类型,它们对Spark作业的执行效率和性能有着重要影响。下面我将从定义、区别、影响及示例场景等方面对宽依赖和窄依赖进行详细解释。 一、宽依赖 定义:宽依赖指的是一个父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。具体来说,当一个RDD的每个分区被子...
窄依赖是指 父 RDD 的每个分区都只被子 RDD 的一个分区所使用 。 宽依赖就是指父 RDD 的分区(父RDD被切分并分发了)被多个子 RDD 的分区所依赖。 这种划分有两个用处: 首先,窄依赖支持在一个节点上管道化执行。例如基于一对一的关系,可以在 filter 之后执行 map 。 其次,窄依赖支持更高效的故障还原。因为...
宽依赖（narrowdependency）和窄依赖（widedependency）宽依赖（narrowdependency）和窄依赖（widedependency）Spark 中：窄依赖：上游 RDD 流向⾄多⼀个下游 RDD ；宽依赖：上游 RDD 流向多个下游 RDD 。这⾥的宽和窄，说的是当前节点流向下游节点，当前节点数据是否会分区变多份。宽依赖往往需要 shuffle 操作，...
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。1. 窄依赖(Narrow Dependency):窄依赖指的是每个父RDD分区只被子RD...
在Apache Spark中,依赖关系用于描述不同RDD(弹性分布式数据集)之间的关系。这种划分主要是为了优化数据的处理和分布式计算的效率。依赖关系分为两种:窄依赖和宽依赖。 窄依赖(Narrow Dependency):在窄依赖中,每个子RDD的分区只依赖于一个父RDD的单个分区。这意味着对于每个子RDD分区,只需要从父RDD的一个分区获取数据...
宽依赖和窄依赖深度剖析.png RDD依赖关系与stage划分 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。 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)。
宽依赖是指1个父RDD分区对应多个子RDD分区。宽依赖有分为两种情况 1个父RDD对应非全部多个子RDD分区,比如groupByKey,reduceByKey,sortByKey 1个父RDD对应所有子RDD分区,比如未经协同划分的join 2. 为什么Spark将依赖分为窄依赖和宽依赖 2.1 窄依赖(narrow dependency) ...
在Apache Spark中，窄依赖（Narrow Dependency）指的是父RDD（Resilient Distributed Dataset）的每个分区只被子RDD的一个分区所使用。子RDD的每个分区通常对应一个或常数个父RDD的分区，这里的常数与数据规模无关，通常表现为O(1)的时间复杂度。相比之下，宽依赖（Wide Dependency）则表示父RDD的每个分区...
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分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关) 相应的,宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用,子RDD分区通常对应所有的父RDD分区(O(n),与数据规模有关) 宽依赖和窄依赖关系图: ...