rdd 寬依賴和窄依賴
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 ...
原文：030 RDD Join中寬依賴與窄依賴的判斷
.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 .Join的理解 .舉例 .API 必須是Key value鍵值對 .測試程序 .說明 RDD join API: def join W other: R ...
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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 ...
Spark RDD 的寬依賴和窄依賴 -- （視頻筆記）
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Spark寬依賴、窄依賴
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 ...
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算子的分類和 寬依賴算子、窄依賴算子
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 ...
寬依賴 (narrow dependency) 和窄依賴 (wide dependency)
Spark 中：窄依賴：上游 RDD 流向至多一個下游 RDD ；寬依賴：上游 RDD 流向多個下游 RDD 。 這里的寬和窄，說的是當前節點流向下游節點，當前節點數據是否會分區變多份。 寬依賴往往需要 shuffle 操作，stage 會增加。寬依賴導致當前節點分區，可 能增加數據傳輸量 ...