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Spark中為什么要區(qū)分寬窄依賴？

更新時(shí)間:2023年05月12日17時(shí)55分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

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窄依賴：Spark可以對窄依賴進(jìn)行優(yōu)化：合并操作，形成pipeline(管道)，同一個(gè)管道中的各個(gè)操作可以由同一個(gè)線程執(zhí)行完，且如果有一個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)丟失，只需要從父RDD的對應(yīng)個(gè)分區(qū)重新計(jì)算即可，不需要重新計(jì)算整個(gè)任務(wù)，提高容錯(cuò)。

寬依賴：Spark可以根據(jù)寬依賴進(jìn)行state階段劃分，同一個(gè)stage階段中的都是窄依賴，可以對該階段內(nèi)的窄依賴優(yōu)化

什么是寬依賴什么是窄依賴

寬依賴有shuffle，子RDD的一個(gè)分區(qū)會依賴于父RDD的多個(gè)分區(qū)--錯(cuò)誤，父RDD的一個(gè)分區(qū)會被子RDD的多個(gè)分區(qū)所依賴--正確。

窄依賴:沒有shuffle，子RDD的一個(gè)分區(qū)只會依賴于父RDD的1個(gè)分區(qū)--錯(cuò)誤，父RDD的一個(gè)分區(qū)只會被子RDD的1個(gè)分區(qū)所依賴--正確。

寬窄依賴

總結(jié):

窄依賴: 并行化+容錯(cuò)

寬依賴: 進(jìn)行階段劃分(shuffle后的階段需要等待shuffle前的階段計(jì)算完才能執(zhí)行)。

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