数据移动:宽依赖需要跨节点的数据移动(shuffle),而窄依赖则不需要。 性能影响:宽依赖通常会导致性能下降,因为它增加了网络传输和磁盘I/O的开销;而窄依赖则能够更高效地执行操作。 失败恢复:窄依赖的失败恢复更加有效,因为只需要重新计算丢失的父分区;而宽依赖则需要重新计算所有相关的父分区。 四、宽依赖和窄依赖在...
窄依赖对优化的帮助 1.宽依赖往往对应着shuffle操作,需要在运行过程中将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中,中间可能涉及到多个节点之间的数据传输;而窄依赖的每个父RDD的分区只会传入到一个子RDD分区中,通常可以在一个节点内就可以完成了。 2.当RDD分区丢失时(某个节点故障),spark会对数据进行重算。 ...
所以它的失败恢复也更有效,因为它只需要重新计算丢失的parent partition即可 2.2 宽依赖(shuffle dependency) 则需要所有的父分区都是可用的,必须等RDD的parent partition数据全部ready之后才能开始计算,可能还需要调用类似MapReduce之类的操作进行跨节点传递。从失败恢复的角度看,shuffle dependency牵涉RDD各级的多个parent pa...
同一个stage里面的task是可以并发执行的,下一个stage要等前一个stage ready(和map reduce的reduce需要等map过程ready一脉相承)。 Spark 将任务以 shuffle 依赖(宽依赖)为边界打散,划分多个 Stage. 最后的结果阶段叫做 ResultStage, 其它阶段叫 ShuffleMapStage, 从后往前推导,依将计算。 RDD的划分.png 1.从后往...
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...
⼆、宽依赖（Shuffle Dependency）本质就是Shuffle,也就是说，每⼀个⽗RDD的partition中的数据,都可能会传输⼀部分到下⼀个RDD的每个partition中。此时就会出现，⽗RDD和⼦RDD的partition之间，具有交互综复杂的关系。那么,这种情况，就叫做两个RDD之间是宽依赖。同时,他们之间发⽣的,操作,是Shuffle,
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
shuffle的算子一般都会是宽依赖,比如groupByKey、reduceByKey、join等,宽依赖是一对多的关系,窄依赖是一对一关系 宽依赖、债依赖和stage的划分 假如stage1中的宽依赖计算过程报错,右边其中某个partition错误,马上会重新计算,把宽依赖的左边的partitions全部重新计算,重新得到右边的partition,所以在处理过程中,把某个宽依赖...
RDD的宽窄依赖的划分是为了划分Stage,划分Stage是为了Pipline计算模型的实现,Pipline的计算模式能够以一种管道流的方式,以高阶函数的形式实现数据的本地化,传逻辑而不传输数据。在Pipline计算模式遇到持久化算子或者Shuffle(宽依赖算子)时候就会产生数据的落地。
可以增多分区,也可以减少分区,默认没有shuffle 有shuffle就 宽依赖 没shuffle 就是窄依赖 若RDD由少的分区分到多的分区时,不让产生shuffle, 不起作用 少- > 多 false RDD1 a、b分区 RDD2 0:a 1:b 2: 窄依赖 。 true RDD1 a、b 分区 RDD2 0:a1 b1 / 1: a2 b2 / 3: a3 b3 宽依赖 ...