Spark是最近比较火的数据处理平台，相对于Hadoop的Mapreduce(MR)，既具有运行速度的优势，又打破的Hadoop MR交互性差的局限，同时，其机器学习组件MLlib可以极大的满足数据处理过程中的算法需求。Spark采用Scala语言编写，但同时支持Scala，Python与Java做为开发语言，甚至SparkR项目的出现某种程度上支持了R语言。MongoDB做为NoSQL比较早的实
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2023-12-28 11:04:14
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RDD依赖关系一. RDD血缘关系二. RDD依赖关系三. RDD窄依赖四. RDD宽依赖五. RDD阶段划分六. RDD任务划分 ——> RDD依赖于RDD1，RDD2依赖于RDD1…相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系多个连续的RDD依赖关系，称之为血缘关系 每个RDD不会保存数据，但每个RDD会保存血缘关系一. RDD血缘关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创
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2023-09-26 17:01:58
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概述本文讲述了RDD依赖的原理，并对其实现进行了分析。Dependency的基本概念Dependency表示一个或两个RDD的依赖关系。依赖(Dependency)类是用于对两个或多个RDD之间的依赖关系建模的基础（抽象）类。Dependency有一个方法rdd来访问依赖的RDD。当你使用transformation函数来构建RDD的血缘(lineage)时，Dependency代表了血缘图(li
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2023-09-03 10:58:29
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RDD 依赖关系和血缘关系 说明： 调用 toDebugString 方法可以查看 RDD 保存的血缘关系RDD 窄依赖 新的 RDD 的一个分区的数据依赖于旧的 RDD 一个分区的数据，这个依赖称之为 OneToOne 依赖（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RDD 宽依赖新
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2023-08-26 22:26:17
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Spark是一个小巧玲珑的项目，由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，充分体现了精简之美。Spark之依赖（1）MapReduce模型作为一个分布式计算框架，Spark采用了MapReduce模型。在它身上，Google的MapReduce和Hadoop的痕迹很重，很明显，它并非一个大的创新，而是微创新。在基
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2023-08-28 21:53:40
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摘要：hadoop yarn调度pyspark在使用过程中，使用场景不一致，需要安装一些三方依赖，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，本章结合ti产品在私有化过程中依赖包及版本升级等为题进行简单介绍。Spark on yarn分为client模式和cluster模式，在client模式下driver 会运行在提交节点
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2023-07-16 21:39:30
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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
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2023-10-05 11:02:10
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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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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
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2023-12-12 20:30:51
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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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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
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2023-10-09 15:08:41
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### MongoDB依赖的实现步骤
为了帮助你实现MongoDB依赖，我将指导你完成以下步骤。你可以按照表格中的步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 引入MongoDB驱动程序 |
| 2 | 连接到MongoDB数据库 |
| 3 | 执行数据库操作 |
接下来，我将为你详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。请注意，以下代码示例使用J
原创
2023-10-06 12:49:58
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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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mongo，就可以进行数据库的一些操作。 输入help可以看到基本操作命令： show dbs:显示数据库列表 show collections：显示当前数据库中的集合（类似关系数据库中的表） show users：显示用户 use <db name>：切换当前数据库，这和MS-SQL里面的意思一样 db.help()：显示数据库操作命令，里面有很
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2023-09-01 18:43:47
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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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例如以上转换过程：RDDA==>RDDB==>RDDCrdd的变换过程中分区不会有变化假如变化过程中，第二步6 8 的分区挂了，它会从源头重新计算，它能知道这个数据是从哪个分区过来的。既中间数据坏了，会从前面找 Spark Lieage：一个RDD是如何从父RDD计算过来的在RDD源码中有：protected def getDependencies: Seq[Dependen
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2023-09-07 17:48:35
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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
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2024-06-19 21:08:57
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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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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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