== 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…

RDD 宽窄依赖 RDD之间有一系列的依赖关系, 可分为窄依赖和宽依赖 窄依赖 从 RDD 的 parition 角度来看 父 RRD 的 parition 和 子 RDD 的 parition 之间的关系是一对一的 (或 者是多对一的). 不会有 shuffle 产生 宽依赖 父 RRD 的 parition 和 子 RDD 的 parition 之间的关系是一对多的 会产生shuffle 理解图 对stage(阶段)划分的影响 DAGSchedular 根据依赖类型切割RDD划分stage,…

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…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.RDD之间有一系列的依赖关系,依赖关系又分为窄依赖和宽依赖. 示例: 窄依赖:父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的; 父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的. 不会有shuf…

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…

面试题引出: 简述Spark的宽窄依赖,以及Spark如何划分stage,每个stage又根据什么决定task个数? Stage:根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage,遇到一个宽依赖则划分一个Stage. Task:Stage是一个TaskSet,将Stage根据分区数划分成一个个的Task. 请列举Spark的transformation算子(不少于8个),并简述功能 1)map(func):返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成. 2)…

目录 RDD概述 RDD的内部代码 案例 小总结 转换.行动算子 宽.窄依赖 Reference 本文介绍一下rdd的基本属性概念.rdd的转换/行动操作.rdd的宽/窄依赖. RDD:Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集,是Spark中的基本抽象. RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合. RDD提供了许多基本的函数(map.filter.reduce等)供我们进行数据处理. RDD概述 通常来说,每个RDD有5个主要的属性组成: 分区列表. RDD…

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…

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…

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…