Spark中RDD的高效與DAG圖有着莫大的關系, 在DAG調度中需要對計算過程划分Stage, 而划分的依據就是就是RDD之間的依賴關系。 針對不同的轉換函數,RDD之間的依賴關系分為窄依賴(narrow dependency) 和寬依賴(Wide Depencency,也稱為 ...
窄依賴 narrow dependency map,filter,union , join co partitioned 制定了父RDD中的分片具體交給哪個唯一的子RDD 並行的,RDD分片是獨立的。 只依賴相同ID的分片 range分片 one to dependency range dependency 內部可以previously computed partition 可以將計算合並,可以極 ...
2015-12-29 15:31 0 4719 推薦指數:
Spark中RDD的高效與DAG圖有着莫大的關系, 在DAG調度中需要對計算過程划分Stage, 而划分的依據就是就是RDD之間的依賴關系。 針對不同的轉換函數,RDD之間的依賴關系分為窄依賴(narrow dependency) 和寬依賴(Wide Depencency,也稱為 ...
前言 Spark中RDD的高效與DAG圖有着莫大的關系,在DAG調度中需要對計算過程划分stage,暴力的理解就是stage的划分是按照有沒有涉及到shuffle來划分的,沒涉及的shuffle的都划分在一個stage里面,這種划分依據就是RDD之間的依賴關系。針對不同的轉換函數,RDD之間 ...
在Spark中,RDD(彈性分布式數據集)存在依賴關系,寬依賴和窄依賴。 寬依賴和窄依賴的區別是RDD之間是否存在shuffle操作。 窄依賴 窄依賴指父RDD的每一個分區最多被一個子RDD的分區所用,即一個父RDD對應一個子RDD或多個父RDD對應一個子RDD map,filter ...
https://www.jianshu.com/p/736a4e628f0f 1.1 窄依賴 窄依賴是指1個父RDD分區對應1個子RDD的分區。換句話說,一個父RDD的分區對應於一個子RDD的分區,或者多個父RDD的分區對應於一個子RDD的分區。所以窄依賴又可以分為兩種情況 ...
1.規律 如果JoinAPI之前被調用的RDD API是寬依賴(存在shuffle), 而且兩個join的RDD的分區數量一致,join結果的rdd分區數量也一樣,這個時候join api是窄依賴 除此之外的,rdd 的join api是寬依賴 2.Join的理解 ...
RDD根據對父RDD的依賴關系,可分為窄依賴與寬依賴2種。 主要的區分之處在於父RDD的分區被多少個子RDD分區所依賴,如果一個就為窄依賴,多個則為寬依賴。更好的定義應該是: 窄依賴的定義是子RDD的每一個分區都依賴於父RDD的一個或者少量幾個分區(不依賴於全部分區) 與依賴相關的以下5個類 ...
在Spark中, RDD是有依賴關系的,這種依賴關系有兩種類型 窄依賴(Narrow Dependency) 寬依賴(Wide Dependency) 以下圖說明RDD的窄依賴和寬依賴 窄依賴 窄依賴指父RDD的每一個分區最多被一個子RDD的分區所用,表現為 一個 ...
一、轉換算子轉換算子 textfile,也會惰性加載 Transformation,懶執行,需要Action觸發執行filter過濾 RDD[T]==>RDD[T],窄依賴 mapRDD[T] ->RDD[O], 窄依賴 flatMapRDD[T]–>RDD[[O ...