寬依賴與窄依賴區別
窄依賴(narrow dependencies)
子rdd的每個分割槽依賴於常數個父分割槽（與資料規模無關）
輸入輸出一對一的運算元，且結果rdd的分割槽結構不變。主要是map/flatmap
輸入輸出一對一的運算元，但結果rdd的分割槽結構發生了變化，如union/coalesce
從輸入中選擇部分元素的運算元，如filter、distinct、substract、sample
寬依賴(wide dependencies)
子rdd的每個分割槽依賴於所有的父rdd分割槽
對單個rdd基於key進行重組和reduce，如groupbykey，reducebykey
對兩個rdd基於key進行join和重組，如join
經過大量shuffle生成的rdd，建議進行快取。這樣避免失敗後重新計算帶來的開銷。
注意：reduce是乙個action，和reducebykey完全不同。
寬依賴與窄依賴
1 寬依賴 英文全名 shuffledependency。本質如其名，就是shuffle。每乙個父rdd的partition中的資料，都可能會傳輸一部分，到下乙個rdd的partition中，此時會出現，父rdd和子rdd的partition之間，具有交錯複雜的關係。那麼這兩個rdd之間就是寬依賴，...
寬依賴和窄依賴 Spark 寬依賴和窄依賴
1.前言 上一節spark dag概述 spark中rdd的高效與dag圖有著莫大的關係，在dag排程中需要對計算過程劃分stage，暴力的理解就是stage的劃分是按照有沒有涉及到shuffle來劃分的，沒涉及的shuffle的都劃分在乙個stage裡面，這種劃分依據就是rdd之間的依賴關係。針對...
Spark寬依賴與窄依賴的區別
窄依賴是指父rdd的每個分割槽只被子rdd的乙個分割槽所使用，子rdd分割槽通常對應常數個父rdd分割槽。這其中又分兩種情況 1個子rdd分割槽對應1個父rdd分割槽 如map filter等運算元 1個子rdd分割槽對應n個父rdd分割槽 如co paritioned 協同劃分 過的join 寬依...