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）。窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应常数个父RDD
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2023-06-19 10:29:19
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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
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。窄依赖父RDD和子RDD partition之间的数据关系是一对一的。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。宽依赖父RDD与子RDD partition之间的数据关系是一对多。会有shuffle
宽依赖，窄依赖
原创
2018-01-13 12:16:44
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原创
2021-07-02 10:15:11
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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(Shuffle Depen
Spark的计算的基本单位一个一个的算子，其计算流程也是由一个个基本的算子构成的，这些算子之间的依赖关系可以分为宽依赖和窄依赖。Spark是分布式计算，其数据也是分布式的，即所计算的数据可能分为好多个块。有些计算对数据的操作相对简单，即某一块儿的数据处理不需要涉及到其他块的数据，就是对本块数据处理完可以直接输出到下一个数据块，中间不需要更多的过程参与。比如map()算子，本身就是对每个数据进行循环
一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】 宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu
何为依赖？由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；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）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系?窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RDD的一个P
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2023-08-18 16:32:53
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宽依赖和窄依赖的区别参考：https
原创
2022-07-18 15:51:42
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宽依赖与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，子RDD一般对应父RDD的一个或者多个分区。（与数据规模无关）不会产生shuffle。下面的join也是窄依赖，虽然有两个父RDD，但是两个 RDD中每个分区都被一个子RDD的分区使用，即使父RDD的分区里面的内容并没有让子RDD的一个分区使用。宽依赖指父RDD的多个分区可能被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应所有
1、宽依赖和窄依赖1、区别
窄依赖： 父rdd的一个分区只对应子rdd一个分区。
窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。
算子：map、union、map join和broadcast join。
宽依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd多个分区。
宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
算子
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2023-07-26 19:31:41
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在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）存在依赖关系，宽依赖和窄依赖。宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作。窄依赖窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDDmap,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
1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖 除此之外的，rdd 的join api是宽依赖2.Join的理解 3.举例A表数据：
1 a
2 b
3 c
B表数据：
1 aa1
1 aa2
2 bb1
2 bb
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） 1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用
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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宽依赖和窄依赖什么是依赖关系当前的RDD和它的上级的RDD之间的一个描述.一个应用下面有job,job们形象的比喻为超生。具有宽依赖的 transform
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2022-07-04 18:06:12
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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）
1.前言 《上一节Spark DAG概述》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，
暴力的理解就是stage的划分是按照有没有涉及到shuffle来划分的，没涉及的shuffle的都划分在一个stage里面，
这种划分依据就是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
1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
