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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Spark中RDD之间的依赖关系有哪些？它们的区别是什么？各自对应的算子有哪些？------面试题？
Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency）
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2024-08-22 10:53:06
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一、宽依赖和窄依赖1. 窄依赖窄依赖(Narrow Dependency)：指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter等这些算子。一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，也就是说，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间的对应关系，是一对一的。2.宽依赖宽依赖(Shuffle D
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2023-10-08 13:03:57
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1.术语解释：Master(Standalone):资源管理的主节点（进程）Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务（例如standalone，Mesos，Yarn）Worker Node(standalone):资源管理的从节点（进程）或者说管理本机资源的进程Application：基于Spark的用户程序，包含了Driver程序和运行在集群上的executor程序Driver
1.宽窄依赖 图中左边是宽依赖，父RDD的4号分区数据划分到子RDD的多个分区（一分区对多分区），这就表明有shuffle过程，父分区数据经过shuffle过程的hash分区器（也可自定义分区器）划分到子RDD。例如GroupByKey，reduceByKey，join，sortByKey等操作。图右边是窄依赖，父RDD的每个分区的数据直接到子RDD的对应一个分区（一分区对一分区），例如
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2024-09-22 21:21:19
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4. RDD编程API4.1 RDD的算子分类 Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序，或
文章目录算子分类RDD依赖关系 Spark快速入门 算子分类在spark中，将RDD的成员函数翻为算子(operator),我觉得叫操作也可以。根据算子返回值类型的不同，可主要分为转换(transformation)算子和动作(Action)算子，前者返回一个新的RDD，后者返回其他数据类型。在下表中，如未作说明，则f表示函数，data表示另一个RDD，可选参数[num]表示并行任务个数；键值对
目录目录一:RDD1.1创建rdd 几种方式 1.1.1parallelize/makeRDD 创建rdd 1.1.2 textFile创建rdd 1.1.3wholeTextFiles创建rdd 1.1.4：sequenceFiles创建rdd二：Partion过程2.1parall
摘要 1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6
Spark33个算子梳理-Scala版什么是算子？spark 中对RDD进行操作的一些方法，这些方法作用于RDD的每一个partition。算子如何划分从大的方向来说，spark算子可以分两类：1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是
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2024-10-13 07:35:12
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主要围绕spark的底层核心抽象RDD和原理进行理解。主要包括以下几个方面RDD弹性分布式数据集的依赖关系RDD弹性分布式数据集的lineage血统机制RDD弹性分布式数据集的缓存机制spark任务的DAG有向无环图的构建spark任务如何划分stagespark任务的提交和调度流程1. RDD的依赖关系RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型窄依赖（narrow dependency）和宽
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2023-10-08 13:17:25
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spark-RDD缓存,checkpoint机制,有向无环图,stage1.RDD依赖关系RDD依赖关系有2种不同类型，窄依赖和宽依赖。窄依赖(narrow dependency)：是指每个父RDD的Partition最多被子RDD一个Partition使用。就好像独生子女一样。窄依赖的算子包括：map,filter,flatMap等。如下图 :1对1 ， 多对1宽依赖(wide depende
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2023-12-06 18:58:49
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1 算子简介算子是一个函数空间到函数空间上的[映射]O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间，如[内积空间]等。RDD上的方法称为算子在 RDD 上支持 2 种操作:transformation转换从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.*action *行动在数据集上计算结束之后, 给驱动程序返回一个值. 例如: reduce就是一
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2024-01-30 23:06:14
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上文介绍了SPARK读入文件，RDD与DATAFRAME，本文主要介绍RDD的一些相关知识。1、RDD1.1 宽依赖与窄依赖窄依赖：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： Spark的这种依赖关系设计，使其具有了天生的容错性，大大加快了Spark的执行速度。因为，RDD数据集通过“血缘
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2024-01-11 16:21:32
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弹性数据集RDDsRDD是Spark最基本的数据抽象，具有以下特性：一个RDD有一个或多个分区（partitions）组成，每个partition会被一个计算任务所处理。用户可以在创建RDD时指定其分区个数，没指定则默认采用程序所分配到的cpu核心数宽窄依赖：RDD和它的父RDDs之间的依赖关系分为两种不同的类型：narrow dependency：父RDDs的一个分区最多被子RDDs一个分区所依
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2024-01-12 13:10:21
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Spark使用scala语言编写的，scala是面向函数编程1.Spark的Collect是一个action算子，作用：以数组的形式返回数据集的所有元素2.Spark的RDD（弹性分布式数据集） 粗颗粒的：将转换规则和数据处理的逻辑进行了封装，实际上是不保存数据，他代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。（会进行分区，为了去并行计算）3.Spark—算子（operate）：从认知心理学
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2023-08-11 20:37:14
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目录Transformation算子mapfilterflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexsampleglomunionintersectiondistinctgroupBygroupByKeyreduceByKeyaggregateByKeycombineByKeysortByKeysortByjoincogroupcartesiancoales
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2023-11-15 13:40:32
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作用在 K,V 格式的 RDD 上。根据 K 进行连接，对（K,V）join(K,W)返 回（K,(V,W)）join 后的分区数与父 RDD 分区数多的那一个相同。java实现pack
原创
2022-07-01 17:31:18
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目录一、常规性能调优1.常规性能调优一：最优资源配置2.常规性能调优二：RDD 优化1) RDD 复用2) RDD 持久化3) RDD 尽可能早的 filter 操作3.常规性能调优三：并行度调节4.常规性能调优四：广播大变量5.常规性能调优五：Kryo 序列化6.常规性能调优六：调节本地化等待时长二、算子调优1.算子调优一：mapPartitions2.算子调优二：foreachPartitio
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2024-10-26 20:04:16
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# 学习实现 Spark 宽依赖的指南
## 一、引言
在 Apache Spark 中，依赖关系是理解和优化作业执行的关键。特别是“宽依赖”这一个概念，它指的是某个 RDD（弹性分布式数据集）依赖于多个父 RDD。这种依赖关系在处理复杂的数据处理流时至关重要，尤其是当我们需要对数据进行聚合操作时。
本文将逐步引导你理解和实现 Spark 的宽依赖，以下是实现流程的概览：
### 流程步骤
