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 ...
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Shuffle Depencency 。窄依賴:指父RDD的每個分區只被子RDD的一個分區所使用,子RDD分區通常對應常數 ...
2019-05-13 14:39 0 597 推薦指數:
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 ...
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 ...
的依賴關系分類窄依賴(narrow dependency)和寬依賴(wide dependency, ...
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 ...
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、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 ...
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 ...