6.谈谈Spark中的宽依赖与窄依赖是【专题】Spark大数据面试真题讲解的第6集视频,该合集共计32集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
spark中的union操作是产生： 窄依赖
但是由于业务比较特殊,采用的大量的union all,且union all在spark中属于窄依赖, 不会进行shuffle,所以导致最终会生成(union all数量+1)*100的文件数。 如有10个union all,会生成1100个小文件。 这样导致降低并行度为10之后,执行时长大大增加,且文件数依旧有110个,效果有,但是不理想。 方法三:新增一个并行度=1...
需要说明的是,依赖关系是 RDD 到 RDD 之间的一种映射关系,是两个 RDD 之间的依赖,如果在一次操作中涉及多个父 RDD,也有可能同时包含窄依赖和 Shuffle 依赖。 网页链接 区分RDD之间的依赖为宽依赖还是窄依赖,主要在于父RDD分区数据与子RDD分区数据关系: ·窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖; ·...
map,filter,union属于窄依赖 窄依赖对于流水化作业有优化效果 每一个RDD算子都是一个fork/join操作,join会写入磁盘,流水线作业优化后fork,中间不join写入磁盘 宽依赖 宽依赖指子RDD的每个分区都依赖于父RDD的多个分区 groupby和join属于宽依赖 DAGScheduler从当前算子往前推,遇到宽依赖,就生成一个stage ...
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 ...
窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用。 1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区,比如map,filter,union等算子。 1个子RDD的分区对应于N个父RDD的分区,比如co-partioned join。 宽依赖 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。
面试题 01、union操作是产生宽依赖还是窄依赖? 产生窄依赖。 面试题02、窄依赖父RDD的partition和子RDD的parition是不是都是一对一的关系? 不一定,除了一对一的窄依赖,还包含一对固定个数的窄依赖(就是对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数量规模的改变而改变), 比如join操作的每个partiion仅仅和已知的...
宽、窄依赖 一些常见的宽窄依赖 Reference RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集,是Spark中的基本抽象。 RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合。 RDD提供了许多基本的函数(map、filter、reduce等)供我们进行数据处理。 RDD概述 通常来说,每个RDD有5个主要的属性组成: ...