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

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

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. 

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

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

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

1.什么是MyBatis? MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis .2013年11月迁移到Github. iBATIS一词来源于“internet”和“abatis”的组合,是一个基于Java的持久层框架.iBATIS提供的持久层框架包括SQL Maps和Data Access Objects(DAO). MyBatis 是支持普通 SQL查

Java基础-SSM之mybatis一对多和多对一关系映射 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.准备测试环境(创建数据库表)  1>.创建customers表: use yinzhengjie; ) , age int) ; 2>.创建orders表 use yinzhengjie; ) , price float , cid int) ;  3>.创建指定的包名和文件,具体结构如下: 4>.添加Maven依赖 <?xml version=&

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

面试时被问到spark RDD的宽窄依赖,虽然问题很简单,但是答得很不好.还是应该整理一下描述,这样面试才能答得更好. 看到一篇很好的文章,转载过来了.感觉比<spark技术内幕>这本书讲的好多了. 原文链接:https://www.jianshu.com/p/5c2301dfa360 1.窄依赖 窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用,子RDD分区通常只对应常数个父RDD分区,如下图所示[其中每个小方块代表一个RDD Partition]   窄依赖有分为两种: 一种是一对一

数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都有,也可以说与我一样困惑的有好多人.感谢大神在网上的活跃,我知道了一对一关系存在的必要性. 1.首先就是这种关系出现的场景是什么样子,最好可以举个实际中的需求. 这样的场景有很多,比如:就拿最普通的用户信息来说,数据库中有一个表为user,一个表为user_auth.user表主要存放的字段为用户基

多对一的处理 多对一的理解: 多个学生对应一个老师 如果对于学生这边,就是一个多对一的现象,即从学生这边关联一个老师! 数据库设计 CREATE TABLE `teacher` ( `id` INT(10) NOT NULL, `name` VARCHAR(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 INSERT INTO teacher(`id`, `name`) VALUES (1, '秦

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

一.序言 UCode Cms 是一款Maven版的Java源代码生成器,是快速构建项目的利器.代码生成器模块属于可拆卸模块,即按需引入.代码生成器生成SSM(Spring.SpringBoot.MybatisPlus)风格的源代码. 面试时经常提到面向对象编程,实际开发中常常是面向数据库编程,随着需求的快速变化,数据库的库表结构也需要相应变化,如何根据库表结构的变化,快速响应到源代码层次,是Java代码生成器主要的关切点. 功能亮点 实时读取库表结构元数据信息,比如表名.字段名.字段类型.注释等

本章节开始了解EF的各种关系.如果你对EF里实体间的各种关系还不是很熟悉,可以看看我的思路,能帮你更快的理解. I.实体间一对一的关系 添加一个PersonPhoto类,表示用户照片类 /// <summary> /// 用户照片类 /// </summary> public class PersonPhoto { [Key] public int PersonId { get; set; } public byte[] Photo { get; set; } public str

上篇博客也提到这些知识点,可能大家还是不太清楚,这篇博客为大家详细讲解ORM中的几个知识点 1.1首先我们先看一个小案例: #_*_coding:utf-8_*_ from django.db import models # Create your models here. class Colors(models.Model): colors=models.CharField(max_length=10) #蓝色 def __str__(self): return self.colors cla

一.什么是一对一.一对多.多对一及多对多关系(以简单的学生和老师的关系为例来说): 1.一对一:学生具有学号和姓名(假定没有同名的学生)这两个属性,那么我知道了学生的学号也就能找到对应的学生姓名,如果我找到了学生的姓名也就能够找到学生的学号,两者之间是一一对应的,即一对一. 2.一对多:以一个学生为对象,学生可以选择多门门课程,每门课程对应一个老师,即一个学生对应多个老师为他教学.那么这样就产生了一对多的关系. 3.多对一:每一个学生都可以选择不同的课程,但是课程的数量是有限的,这样一来就会有多

根据我们的总结计划,上篇文章我们总结了有关于一对一映射相关知识,接下来,我们进行下一个阶段,一对多.多对一映射相关知识. 场景设定: 国家规定,一个人只能在一个公司上班,一个公司可以拥有很多员工.我们就利用这个场景,根据针对对象的不同,我们分别来分析一下一对多.多对一关联映射. 一.多对一单向关联映射 1.多对一单向关联映射:对于员工(Employee)来说,他跟公司(Company)的对应关系就是多对一关系 Po对象:Employee.Java public class Employee {