宽窄依赖 & Job生成问题

您的问题涉及大数据处理中的一些概念，特别是与Apache Spark相关的依赖关系和Job的生成机制。下面我将尝试为您解答：

1. 依赖关系：窄依赖与宽依赖

在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）之间的依赖关系分为两种类型：窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency）。

• 窄依赖（Narrow Dependency）指的是每个父RDD的分区最多被一个子RDD的分区所依赖。这种依赖模式下，数据可以在节点内部或者通过网络中的少量传输来完成计算，不需要进行大规模的数据洗牌（shuffle）。例如，map、filter等操作通常产生窄依赖。

• 宽依赖（Wide Dependency）则意味着一个父RDD的分区可能被多个子RDD的分区所依赖，这通常发生在需要通过某种键值对重新组织数据的操作上，如groupByKey、reduceByKey等。宽依赖会触发数据洗牌，因为需要将数据跨节点重新分布以满足计算需求。

您提到的“增加分区为宽依赖，会产生shuffle，为什么还是OnetoOneDep”这里可能存在一些混淆。实际上，增加分区的操作本身并不直接定义依赖关系的类型。如果增加分区的操作是在不改变数据分布逻辑的基础上进行的（比如通过repartition或者coalesce操作，并且没有涉及到基于键的聚合或重分配），那么它仍然可以保持窄依赖。但如果是通过上述提及的key-based操作导致数据重新分布，则属于宽依赖。

2. Job生成

在Spark中，一个Job是由一个Action（行动算子）触发的计算任务集合。当执行到Action时，Spark会分析从该Action回溯到最近的RDD（即结果RDD）的所有依赖关系，这个过程会形成一个DAG（有向无环图），并根据依赖关系切分成多个Stage（阶段），每个Stage包含一系列连续的Task（任务）。

关于您提到的“一个任务生成了6个分区：一个行动算子是会生成一个job，为啥这两个行动算子一个生成三个job，一个生成1个job？”的情况，这通常取决于以下几个因素： - 行动算子的特性：不同的Action可能会有不同的执行策略，某些特定的操作可能导致Spark规划出更多的Stages，进而生成多个Job。 - 依赖链路：如果两个Action之间存在复杂的依赖关系，尤其是当这些依赖涉及到不同类型的依赖（窄依赖和宽依赖混合），Spark可能会为了优化执行效率而将它们划分为不同的Job。 - 配置设置：Spark的配置（如shuffle文件的合并策略、task的并行度等）也可能影响Job的划分。

具体到您的情况，没有具体的代码或上下文信息，很难给出确切的原因。但通常情况下，如果一个Action触发了多个Job，那可能是由于该Action导致的计算逻辑复杂，需要通过多个Stage来完成，每个Stage对应一个Job；而另一个Action可能直接作用于一个简单的窄依赖链上，因此只生成了一个Job。

希望这些解释能帮助您理解Spark中的依赖关系和Job生成机制。如果有更具体的问题或场景，欢迎继续提问！