站在父rdd角度 窄依賴：一對一
站在父rdd角度 寬依賴：一對多
寬依賴和窄依賴：
寬依賴：父rdd的分割槽被子rdd的多個分割槽使用 例如 groupbykey、reducebykey、sortbykey等操作會產生寬依賴，會產生shuffle
窄依賴：父rdd的每個分割槽都只被子rdd的乙個分割槽使用 例如map、filter、union等操作會產生窄依賴
注意：join操作有兩種情況：如果兩個rdd在進行join操作時，乙個rdd的partition僅僅和另乙個rdd中已知個數的partition進行join，那麼這種型別的join操作就是窄依賴，例如圖1中左半部分的join操作(join with inputsco-partitioned)；其它情況的join操作就是寬依賴,例如圖1中右半部分的join操作(join with inputsnot co-partitioned)，由於是需要父rdd的所有partition進行join的轉換，這就涉及到了shuffle，因此這種型別的join操作也是寬依賴。
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 寬依賴和窄依賴
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。針對不同的轉換函式，rdd之間的依賴關係分類...
spark 寬依賴和窄依賴
一 窄依賴 narrow dependency,即乙個rdd，對它的父rdd,只有簡單的一對一的依賴關係。也就是說，rdd的每個partition 僅僅依賴於父rdd中的乙個partition，父 rdd和子rdd的partition之間的對應關係，是一對一的！這種情況下，是簡單的rdd之間的依賴關...