spark 划分stage Wide vs Narrow Dependencies 窄依赖宽依赖解析作业 job stage 阶段 RDD有向无环图拆分任务 Task 网络传输和计算开销任务集 taskset

【spark 划分stage Wide vs Narrow Dependencies 窄依赖宽依赖解析作业 job stage 阶段 RDD有向无环图拆分任务 Task 网络传输和计算开销任务集 taskset】的更多相关文章

spark 划分stage Wide vs Narrow Dependencies 窄依赖宽依赖解析作业 job stage 阶段 RDD有向无环图拆分任务 Task 网络传输和计算开销任务集 taskset

每个job被划分为多个stage.划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的,如果是则将其分在同一个stage,从而避免多个stage之间的消息传递开销. http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html [Spark actions are executed through a set of stages, separated by distributed “shuffle” operations. …

窄依赖与宽依赖&stage的划分依据

RDD根据对父RDD的依赖关系,可分为窄依赖与宽依赖2种. 主要的区分之处在于父RDD的分区被多少个子RDD分区所依赖,如果一个就为窄依赖,多个则为宽依赖.更好的定义应该是: 窄依赖的定义是子RDD的每一个分区都依赖于父RDD的一个或者少量几个分区(不依赖于全部分区) 与依赖相关的以下5个类: Dependency <--NarrowDependency <--OneToOneDependency <--RangeDependency <--ShuffleDependency 它们…

Spark --【宽依赖和窄依赖】

前言 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,暴力的理解就是stage的划分是按照有没有涉及到shuffle来划分的,没涉及的shuffle的都划分在一个stage里面,这种划分依据就是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). 定义窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所…

Spark 中的宽依赖和窄依赖

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的一个分区所使用,子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关) 相应的,宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个…

Spark RDD概念学习系列之RDD的依赖关系（宽依赖和窄依赖）（三）

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…

Spark宽依赖、窄依赖

在Spark中,RDD(弹性分布式数据集)存在依赖关系,宽依赖和窄依赖. 宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作. 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,即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDD map,filter,union属于窄依赖窄依赖对于流水化作业有优化效果每一个RDD算子都是一个fork/join操作,join会写入磁盘,流水线作业优化后fork,中间不join写入磁盘宽依赖宽依赖指子RDD的每个分区都依赖于…

大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get…