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
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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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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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
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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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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1、spark中的RDD是什么，有哪些特性RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Dataset：就是一个集合，用于存放数据的Distributed：分布式，可以并行在集群计算Resilient：表示弹性的弹性表示1、RDD中的数据可以存储在内存或者是磁盘2、RD
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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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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1 RDD的依赖关系及容错1.1 RDD的依赖关系RDD的依赖关系分为两种：窄依赖(Narrow Dependencies)与宽依赖(Wide Dependencies，源码中称为Shuffle Dependencies)依赖有2个作用，其一用来解决数据容错的高效性；其二用来划分stage。 窄依赖：每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个P
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2023-12-25 22:25:22
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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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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RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。图中，map/filter和union属于第一类，对输入进行协同划分（co-partitioned）的join属于第二类。宽依赖：指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区，这是因为shuffle类操作，如图中的groupByKe
[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
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2023-11-09 08:13:51
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