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
转载
2023-08-01 18:15:15
53阅读
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
转载
2023-09-13 20:34:46
97阅读
# 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
71阅读
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
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
转载
2023-08-10 18:22:51
61阅读
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
711阅读
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
<
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
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
转载
2023-06-09 00:52:28
67阅读
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
88阅读
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
# 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
46阅读
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
转载
2023-09-05 10:12:27
29阅读
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)
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
[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
其实在回答这个问题的时候，首先要明白什么是窄依赖和宽依赖。窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖对于窄依赖 #1：Spark可以并行计算 #2：如果有一个分区数据丢失，只需要从父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:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle...
原创
2022-10-31 12:24:13
85阅读
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
