1、何为Spark中的宽依赖和窄依赖1.1、官方源码解释1.1.1、NarrowDependency（窄依赖）/**
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* Base class for dependencies where each partition of the child RDD depends on a small number
* of partitions of the
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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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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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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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
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
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
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
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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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
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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宽依赖和窄依赖深度剖析.pngRDD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。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）。1.1 窄依赖窄
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
Spark算子算子分为转换算子（transformation）和行为算子（action）转换算子：转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行行为算子：每个Action算子会触发一个JobSpark的程序的层级划分：Application --> Job --> Stage --> Task 两者的区分：看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个
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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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
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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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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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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