原文: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:

查看詳情

030 RDD Join中依賴依賴的判斷

1.規律    如果JoinAPI之前被調用的RDD API是依賴(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是依賴   除此之外的,rdd 的join api是依賴 2.Join的理解 ...

Fri Mar 10 06:01:00 CST 2017 0 3294
Spark RDD依賴依賴 -- (視頻筆記)

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 ...

Tue Dec 29 23:31:00 CST 2015 0 4719
Spark依賴依賴

在Spark中,RDD(彈性分布式數據集)存在依賴關系,依賴依賴依賴依賴的區別是RDD之間是否存在shuffle操作。 依賴 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 ...

Fri Feb 28 19:23:00 CST 2020 0 625
spark中依賴依賴

https://www.jianshu.com/p/736a4e628f0f 1.1 依賴 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。所以依賴又可以分為兩種情況 ...

Mon Mar 09 23:06:00 CST 2020 0 1472
依賴依賴&stage的划分依據

RDD根據對父RDD依賴關系,可分為依賴依賴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,如果一個就為依賴,多個則為依賴。更好的定義應該是: 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 ...

Thu Apr 06 21:37:00 CST 2017 0 2046
算子的分類和 依賴算子、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],依賴 mapRDD[T] ->RDD[O], 依賴 flatMapRDD[T]–>RDD[[O ...

Fri Sep 27 19:28:00 CST 2019 0 411
依賴 (narrow dependency) 和依賴 (wide dependency)

Spark 中:依賴:上游 RDD 流向至多一個下游 RDD依賴:上游 RDD 流向多個下游 RDD 。 這里的寬和,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。 依賴往往需要 shuffle 操作,stage 會增加。依賴導致當前節點分區,可 能增加數據傳輸量 ...

Sun Sep 13 18:38:00 CST 2020 0 541
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM