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, 而划分的依据就是就是RDD之间的依赖关系。 针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分为窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(Wide Depencency,也称为Shuffle Depencency)。窄依赖: 指父RDD
一、前述RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task 。二、具体细节 窄依赖父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RD
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2023-08-01 18:15:15
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# Spark宽窄依赖实现原理及步骤
## 1. 简介
在Spark中,宽依赖(Wide Dependency)和窄依赖(Narrow Dependency)是指RDD之间的依赖关系。理解和正确使用宽窄依赖对于优化Spark应用程序的性能至关重要。本文将介绍Spark宽窄依赖的实现原理和步骤,并给出相应的代码示例。
## 2. 宽窄依赖概述
在Spark中,每个RDD都会记录自己的父RDD,这
原创
2023-09-18 10:42:51
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RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即宽依赖(shuffle dependency) 实际上在源码中,不存在(wide dependency),只有(shuffle dependency) 窄依赖(narrow dependency)宽窄依赖的区别,如何划分?现在网上有很多文章,包括很多机构的视频,都是简单的按父子RDD的数量关系来划分的,一对一、多对一是窄,一对多、多对多是宽,这么说
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2023-09-13 20:34:46
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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, 而划分的依据就是就是RDD之间的依赖关系。 针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分为窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(Wide Depencency,也称为Shuffle Depencency)。窄依赖: 指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用,子RDD分
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2023-10-20 18:15:08
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RDD和它依赖的父RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)。1.窄依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。父RDD和子RDD partition之间的关系是...
原创
2021-09-01 15:48:35
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1 概述今天我们来谈一谈Spark中的窄依赖和宽依赖。RDD大家应该有一定的理解了,弹性的分布式数据集,这里的弹性依赖于RDD之间的依赖关系,即使数据丢失也能重新计算。RDD之间的依赖关系又分为窄依赖和宽依赖,那到底什么是窄依赖什么是宽依赖呢?带着这个问题进入我们今天的学习。2 窄依赖和宽依赖2.1Lineage血统Lineage保存了RDD的依赖关系。 RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行
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2023-08-10 18:22:51
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RDD根据对父RDD的依赖关系,可分为窄依赖与宽依赖2种。 主要的区分之处在于父RDD的分区被多少个子RDD分区所依赖,如果一个就为窄依赖,多个则为宽依赖。更好的定义应该是: 窄依赖的定义是子RDD的每一个分区都依赖于父RDD的一个或者少量几个分区(不依赖于全部分区)与依赖相关的以下5个类: Dependency
<--NarrowDependency
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11、 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。11.1 窄依赖与宽依赖针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency)。(1)窄依赖 窄依赖是指1个
窄依赖窄依赖(NarrowDependency)官方解释:“Base class for dependncies where each partition of the child RDD depends on a small number of partitions of the parent RDD. Narrow dependencies allow for pipelined execut
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言
一、RDD依赖二、宽窄依赖
1.窄依赖(Narrow Dependency)
2.宽依赖 (Shuffle 依赖) (Wide Dependency)三、流水线优化总结 前言 首先,我们先对Spark的内核调度做个理
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2023-09-05 10:12:27
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# Spark宽窄依赖图
在使用Spark进行数据处理和分析时,了解Spark的宽窄依赖图是非常重要的。它是Spark执行任务调度和优化的核心概念之一。本文将详细介绍Spark宽窄依赖图的概念、作用和实现方式,并提供相关的代码示例。
## 什么是宽依赖和窄依赖?
在Spark中,每个RDD(弹性分布式数据集)都有一个或多个父RDD和一个或多个子RDD。父RDD和子RDD之间的关系被称为依赖关
原创
2023-09-10 11:33:03
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原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG,根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage(按宽依赖划分Stage)窄依赖是指父类分区的数据,被子类RDD中的指定的唯一一个分区消费宽依赖就是子类的分区的数据,要依赖多个父类RDD的分区,由于有Shuffle的存在,只能在parent RDD处理完成后,才能开始接下来的计算,因此宽依赖是划分Stage的依据。举个栗子:(WordCou
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2023-06-09 00:52:28
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术语解释窄依赖和宽依赖RDD 之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。1 .窄依赖:父 RDD 和子 RDD partition
原创
2022-07-01 17:32:55
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一、RDD依赖一、为什么要设计宽窄依赖窄依赖
Spakr可以并行计算如果有一个分区数据丢失,主需要从父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,提高容错宽依赖
宽依赖是划分Stage的依据构建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记录下来,以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录R
1.宽窄依赖 ●两种依赖关系类型 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即·宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)·窄依赖(narrow dependency) ●图解●如何区分宽窄依赖 窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖 宽依赖:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)2.为什么要设计宽窄依赖2.1
Spark RDD 宽依赖&窄依赖1.窄依赖2.宽依赖:3.阶段的划分4.宽依赖和窄依赖的作用: 1.窄依赖每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 (一对一的关系) 常见算子:map flatmap filter union sample 等等2.宽依赖:指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition (一对多的关系)
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2023-10-08 13:16:40
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[1]宽依赖和窄依赖,这是Spark计算引擎划分Stage的根源所在,遇到宽依赖,则划分为多个stage,针对每个Stage,提交一个TaskSet:上图:一张网上的图:(个人笔记,rdd中有多个partition,着这里的蓝色小块是partition, 蓝色方框是rdd)基于此图,分析下这里为什么前面的流程都是窄依赖,而后面的却是宽依赖:我们仔细看看,map和filter算子中,对于
总的来说,Spark采用更先进的架构,使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势,有取代Hadoop的趋势,但其稳定性有待进一步提高。我总结,具体表现在如下几个方面。 1 Q:Spark RDD是什么?A:RDD是Spark的基本抽象,是一个弹性分布式数据集,代表着不可变的,分区(partition)的集合,能够进行并行计算。也即是说:它是一系列的分片、比如说128M一片,类似
下面这段在网上拷贝的 最有趣的部分是DAGScheduler。下面详解它的工作过程。RDD的数据结构里很重要的一个域是对父RDD的依赖。如图3所示,有两类依赖:窄(Narrow)依赖和宽(Wide)依赖。 图3 窄依赖和宽依赖窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区,和两个父R