这种依赖关系分为两种:窄依赖和宽依赖。 一:窄依赖 窄依赖是指父RDD的一个分区最多被子RDD的一个分区所用。例如map()、filter()、union()等操作都会产生窄依赖。 二:宽依赖 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...
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 (narrowdependencies) 和宽依赖 (widedependencies) 。 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 fil...
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，stage 会增加。宽依赖导致当前节点分区，可 能增加数据...
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...
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...
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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) ...
宽依赖和窄依赖关系图: 为什么要有宽窄依赖? 1.前面已经说过了stage划分的一个很重要的原因就是有没有涉及到shuffle,如果没涉及到的被划分到一个stage里面。 2.没有涉及shuffle的任务直接运行就可以,这个也就是长提到的pipeline。这种面向的就是窄依赖。