文章目录 RDD的依赖关系 宽依赖 窄依赖 血统 RDD缓存 概述 缓存方式 RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(wide dependency). 宽依赖 宽依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD中的多个分区,其实就是产生了shuffle 窄依赖 窄依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD当中的一个分区,也即没有产生shuffle 血统 Lineage -- 根据rdd之间的依赖关系,将依赖关系给记录下来…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

4.      RDD的依赖关系 6.1      RDD的依赖 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 6.2      窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女.窄依赖不会产生shuffle,比如说:flatMap/map/filter.... 6.3      宽依赖 宽依赖指的是多个子RDD的Pa…

RDD的依赖关系?   RDD和它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency). 1)窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用,如图1所示. 2)宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Partition,如图2所示. RDD作为数据结构,本质上是一个只读的分区记录集合.一个RDD可以包含多个分区,每…

RDD的依赖关系 Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示, 在提交job后,会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingParentStages privatedefgetMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = { valmissing =newHashSet[Stage] valvisited =newHashSet[RDD[_]] defvisit(rdd: RD…

一:RDD的依赖关系 1.在代码中观察 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) val resultRDD = distData.flatMap(v => (1 to v)).map(v => (v%2,1)).reduceByKey(_+_) resultRDD.toDebugString ## 查看RDD的依赖情况 2.解释 +—处表示,这是两个不同的stage 同时可以知道shuffledRD…

1.. 简介 spark从RDD依赖上来说分为窄依赖和宽依赖. 其中可以这样区分是哪种依赖:当父RDD的一个partition被子RDD的多个partitions引用到的时候则说明是宽依赖,否则为窄依赖. 宽依赖会触发shuffe,宽依赖也是一个job钟不同stage的分界线. 本篇文章主要讨论一下窄依赖的场景. 2.依赖关系的建立 字RDD内部维护着父RDD的依赖关系,下列是依赖的抽象类,其中属性rdd就是父RDD /** * :: DeveloperApi :: * Base class f…

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD…

在Spark中, RDD是有依赖关系的,这种依赖关系有两种类型 窄依赖(Narrow Dependency) 宽依赖(Wide Dependency) 以下图说明RDD的窄依赖和宽依赖 窄依赖 窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 如上面的map,filter,union属于第一类窄依赖,而join with inputs co-partitioned(对输入进行协同划分的jo…

== 转载 == http://blog.csdn.net/houmou/article/details/52531205 Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系.针对不同的转换函数,RDD之间的依赖关系分类窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 宽依赖与窄依赖 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区…