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 ...
一:RDD的依賴關系 .在代碼中觀察 val data Array , , , , val distData sc.parallelize data val resultRDD distData.flatMap v gt to v .map v gt v , .reduceByKey resultRDD.toDebugString 查看RDD的依賴情況 .解釋 處表示,這是兩個不同的stage 同 ...
2017-02-14 19:59 0 1356 推薦指數:
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 ...
一、前述 RDD之間有一系列的依賴關系,依賴關系又分為窄依賴和寬依賴。 Spark中的Stage其實就是一組並行的任務,任務是一個個的task 。 二、具體細節 窄依賴 父RDD和子RDD partition之間的關系是一對一的。或者父RDD一個partition只對 ...
RDD(Resilient Distributed Datasets)彈性的分布式數據集,又稱Spark core,它代表一個只讀的、不可變、可分區,里面的元素可分布式並行計算的數據集。 RDD是一個很抽象的概念,不易於理解,但是要想學好Spark,必須要掌握RDD,熟悉它的編程模型,這是學習 ...
RDD依賴關系為成兩種:窄依賴(Narrow Dependency)、寬依賴(Shuffle Dependency)。窄依賴表示每個父RDD中的Partition最多被子RDD的一個Partition所使用;寬依賴表示一個父RDD的Partition都會被多個子RDD的Partition所使用 ...
: 由DAGScheduler對RDD之間的依賴性進行分析,通過DAG來分析各個RDD之間的轉換依賴關系 根 ...
RDD的四種依賴關系 RDD四種依賴關系,分別是 ShuffleDependency、PrunDependency、RangeDependency和OneToOneDependency四種依賴關系。如下圖所示:org.apache.spark.Dependency有兩個一級子類,分別 ...
注意:此文的stage划分有錯,stage的划分是以shuffle操作作為邊界的,可以參考《spark大數據處理技術》第四章page rank例子! 參考:http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 我們用一個 ...