RDD计算方式RDD的宽窄依赖 窄依赖 (narrowdependencies) 和宽依赖 (widedependencies) 。窄依赖是指 父 RDD 的每个分区都只被子 RDD 的一个分区所使用 。宽依赖就是指父 RDD 的分区（父RDD被切分并分发了）被多个子 RDD 的分区所依赖。这种划分有两个用处：首先，窄依赖支持在一个节点上管道化执行。例如基于一对一的关系，可以在 filt
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2023-10-08 09:53:26
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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
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2023-10-09 00:07:55
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1.RDD 之间的依赖关系导读 讨论什么是 RDD 之间的依赖关系 继而讨论 RDD 分区之间的关系 最后确定 RDD 之间的依赖关系分类 完善案例的逻辑关系图 什么是RDD之间的依赖关系? 什么是关系(依赖关系) ? 从算子视角上来看,splitRDD通过map算子得到了tupleRDD, 所以splitRDD和tupleRDD之间的关系是map 但是仅仅这样说, 会不够全面, 从细节上来看,RDD只是数据和关于数据...
原创
2021-08-27 15:38:31
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1.RDD 之间的依赖关系导读 讨论什么是 RDD 之间的依赖关系
原创
2022-01-27 14:08:46
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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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# 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
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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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）。宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个
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2024-01-11 12:19:05
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原创
2021-07-05 13:43:25
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一、RDD概述1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。1.2 RDD的属性1) 一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位;2) 一个计算每个分区的函数;3) RDD之间的依赖关系;4)
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2024-01-09 08:46:54
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每次进步一点点——Spark 中的宽依赖和窄依赖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）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只
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2023-12-12 13:48:40
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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
原创
2021-07-02 10:15:11
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在使用 Spark 进行大数据处理时，依赖关系是极其重要的，尤其是宽依赖与窄依赖的区别。宽依赖意味着父 RDD 的各个分区可以被子 RDD 的不同分区读取，而窄依赖则是一个父 RDD 的分区只被一个子 RDD 的分区使用。这对性能有着重要影响，因此掌握这两个概念对优化 Spark 作业至关重要。
## 环境预检
在进行 Spark 部署之前，我首先检查了一下环境需求，确保所有的系统及硬件要求都
它依赖的parent 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）窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，如图1所示。 2）宽依赖指的是多个子RDD的Partition会
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2023-08-21 15:40:47
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宽依赖，窄依赖
原创
2018-01-13 12:16:44
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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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spark宽依赖窄依赖是怎么划分的？ 宽依赖窄依赖划分一般是指产生shuffle的时候划分stage，没产生shuffle的stage就是窄依赖，shuffle之后产生的stage就是宽依赖。 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分区通常对应一个或多个父RDD分区。 宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区。
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2023-12-02 14:27:52
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spark rdd 宽窄依赖理解
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）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每
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2023-10-06 23:18:48
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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
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2024-05-28 13:15:50
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