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。 当RDD分区丢失时(某个节点故障),spark会对数据进行重算。 对于窄依赖,由于父RDD的一个...
A.宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的PartitionB.宽依赖父RDD与子RDD的关系是一对多,会有shuffle的产生。C.窄依赖指的是父RDD的一个分区去到了子RDD的一个分区中,会有shuffle产生。D.宽依赖和窄依赖区分的标准是看是否有shuffle过程,有就是宽依赖,没有就是窄依赖。相关...
Spark会根据shuffle/宽依赖使用回溯算法来对DAG进行Stage划分,从后往前,遇到宽依赖就断开,遇到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的stage/阶段中. 也就是说设计宽窄依赖的目的是:对于窄依赖是为了并行计算且容错。对于宽依赖是为了划分任务stage(阶段)。而划分stage(阶段)的目的是为了在同一个stage中有多个算子进行计算,...
总结:如果父RDD分区对应1个子RDD的分区就是窄依赖,否则就是宽依赖。 11.2 为什么Spark将依赖分为窄依赖和宽依赖? (1) 窄依赖(narrow dependencies)可以支持在同一个集群Executor上,以pipeline管道形式顺序执行多条命令,例如在执行了map后,紧接着执行filter。分区内的计算收敛,不需要依赖所有分区的数据,可以并行地在...
其实区分宽窄依赖主要就是看父RDD的一个Partition的流向,要是流向一个的话就是窄依赖,流向多个的话就是宽依赖。看图理解: Stage概念 Spark任务会根据RDD之间的依赖关系,形成一个DAG有向无环图,DAG会提交给DAGScheduler,DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage,划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就...
spark 宽窄依赖 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。针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖...
宽依赖就是父 RDD 的每个分区可以被多个子 RDD 的分区使用,但必须等父RDD的所有分区都被计算好后才能开始处理。一些操作如map、filter会产生窄依赖关系,而join、groupby会产生宽依赖关系。 面试点分析 比较常考到的一道题目,也可以放在昨天的题目"说一下spark的RDD" 中的dependency依赖关系中去讲。 如果需要在扩充...
1、首先是提交打包的应用程序,使用Spark submit或者spark shell工具执行。2、提交应用程序后后台会在后台启动Driver进程(注意:这里的Driver是在Client上启动,如果使用cluster模式提交任务, Driver进程会在Worker节点启动)。3、开始构建Spark应用上下文。一般的一个Spark应用程序都会先创建一个Sparkconf,然后来创建SparkContext...
1.对于窄依赖 Spark可以并行计算 如果有一个分区数据丢失,只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可,不需要重新计算整个任务,提高容错。 2.对于宽依赖 是划分Stage的依据 3.构建Lineage血缘关系 RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(即血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。
1.对于窄依赖 Spark可以并行计算 如果有一个分区数据丢失,只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可,不需要重新计算整个任务,提高容错。 2.对于宽依赖 是划分Stage的依据 3.构建Lineage血缘关系 RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage(即血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。