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spark当中宽依赖、窄依赖怎么理解?

spark当中宽依赖、窄依赖怎么理解?

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游客ahv54x37wvm7u 2021-12-12 21:04:08 640 0
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  • 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,每个分区就是一个 dataset 片段。RDD 可以相互依赖。

    首先,窄依赖可以支持在同一个 cluster node上,以 pipeline 形式执行多条命令(也叫同一个 stage 的操作),例如在执行了 map 后,紧接着执行 filter。相反,宽依赖需要所有的父分区都是可用的,可能还需要调用类似 MapReduce 之类的操作进行跨节点传递。

    其次,则是从失败恢复的角度考虑。窄依赖的失败恢复更有效,因为它只需要重新计算丢失的 parent partition 即可,而且可以并行地在不同节点进行重计算(一台机器太慢就会分配到多个节点进行),相反,宽依赖牵涉 RDD 各级的多个 parent partition。

    2021-12-12 21:04:20
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