窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的,或者父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shuffle的产生,父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 多对一或者一对一 可以理解为独生子女 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多. 会有shuffle的产生,父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面. 一对多 可以理解为超生 常见的宽窄依赖

1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致,join结果的rdd分区数量也一样,这个时候join api是窄依赖 除此之外的,rdd 的join api是宽依赖 2.Join的理解 3.举例 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2

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

一.前述 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. Spark中的Stage其实就是一组并行的任务,任务是一个个的task . 二.具体细节 窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的.或者父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shuffle的产生.父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区. 宽依赖 父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多

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

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

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. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap

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

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

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342404.html 1.Spark中Job如何划分为Stage 我们在复习内容中介绍了Spark中Job的提交,下面我们看如何将Job划分为Stage. 对于JobSubmitted事件类型,通过 dagScheduler的handleJobSubmitted方法处理,方法源码如下: private[scheduler] def ha

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

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/bigbigdata/article/details/47293263 本文基于Spark 1.3.1 先上一些stage相关的知识点: DAGScheduler将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage DAGScheduler是依据ShuffleDependency划分stage的 stage分为ShuffleMapStage和ResultStage.一个Job中包括一个ResultStage及多个ShuffleMapStage

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

RDD的四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToOneDependency.RangeDepende

一.窄依赖(Narrow Dependency,) 即一个RDD,对它的父RDD,只有简单的一对一的依赖关系.也就是说, RDD的每个partition ,仅仅依赖于父RDD中的一个partition,父 RDD和子RDD的partition之间的对应关系,是一对一的!这种情况下,是简单的RDD之间的依赖关系,也被称之为窄依赖. 二.宽依赖(Shuffle Dependency) 本质就是Shuffle,也就是说,每一个父RDD的partition中的数据,都可能会传输一部分到下一个RDD的每个

窄依赖: Narrow Dependency : 一个RDD对它的父RDD,只有简单的一对一的依赖关系.RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD中的一个partition,父RDD和子RDD的partition之间的对应关系是一对一的.   宽依赖 shuffle Dependency : 本质就是shuffle,每一个父RDD的partition中的数据,都可能会传输到下一个RDD的每个partition中,此时就会出现,父RDD和子RDD的partition之间,具有交互错综复杂的关

Spark剖析-宽依赖与窄依赖.基于yarn的两种提交模式.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 2.1 Standalne-client 2.2 Standalone-cluster 三.sparkcontext原理剖析 一.宽依赖与窄依赖 二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 Spark的三种提交模式: Spark内核架构中,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 第二种,基

原文:Dependency injection into views 作者:Steve Smith 翻译:姚阿勇(Dr.Yao) 校对:孟帅洋(书缘) ASP.NET Core 支持在视图中使用 依赖注入 .这将有助于提供视图专用的服务,比如本地化或者仅用于填充视图元素的数据.你应该尽量保持控制器和视图间的关注点分离(separation of concerns).你的视图所显示的大部分数据应该从控制器传入. 章节: 一个简单的示例 填充查找数据 重写服务 参考 查看或下载示例源码 一个简单的示

在WPF中使用依赖注入的方式创建视图 0x00 问题的产生 互联网时代桌面开发真是越来越少了,很多应用都转到了浏览器端和移动智能终端,相应的软件开发上的新技术应用到桌面开发的文章也很少.我之前主要做WPF,今年开始学习Web应用开发,于是就接触到了.NET Core,其中的很多概念很值得在桌面开发中借鉴.例如在.NET Core MVC中,Controller的依赖是通过构造函数注入的,注入的过程由框架实现,我们在写Controller时只要在构造函数参数中罗列出要依赖的服务即可,进一步的,把服

前言 在上一篇文章中写了如何在MVC中配置全局路由前缀,今天给大家介绍一下如何在在 json 文件中配置依赖注入. 在以前的 ASP.NET 4+ (MVC,Web Api,Owin,SingalR等)时候,都是提供了专有的接口以供使用第三方的依赖注入组件,比如我们常用的会使用 Autofac.Untiy.String.Net 等,这些第三放依赖注入组件基本上都提供了一套配置注入或者配置生命周期的方式,除了直接配置到类里面之外,还提供了要么使用 xml 文件,要么使用 json 等,那么在新的