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

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. 

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

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

文章目录 RDD的依赖关系 宽依赖 窄依赖 血统 RDD缓存 概述 缓存方式 RDD的依赖关系 RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型,即窄依赖(narrow dependency) 和宽依赖(wide dependency). 宽依赖 宽依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD中的多个分区,其实就是产生了shuffle 窄依赖 窄依赖指的是子RDD中的数据来源于父RDD当中的一个分区,也即没有产生shuffle 血统 Lineage -- 根据rdd之间的依赖关系,将依赖关系给记录下来

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

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

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

窄依赖 所谓窄依赖就是说子RDD中的每个分区(partition)只依赖于父RDD中有限个数的partition.在API中解释如下: 窄依赖在代码中有两种具体实现,一种是一对一的依赖:OneToOneDependency,从其getparent方法中不难看出,子RDD只依赖于父 RDD相同ID的Partition. 另外一种是范围的依赖,RangeDependency,它仅仅被org.apache.spark.rdd.UnionRDD使用.UnionRDD是把多个RDD合成一个RDD,这些RD

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

问题:导入spark程序的maven依赖包时,无法导入,且报错:0:23 Unable to import maven project: See logs for details 2019-08-23 00:34:05,140 [ 747292] WARN - #org.jetbrains.idea.maven - Cannot reconnect. java.lang.RuntimeException: Cannot reconnect. at org.jetbrains.idea.maven

1.依赖 依赖就是有联系,有地方使用到它就是有依赖它,一个系统不可能完全避免依赖.如果你的一个类或者模块在项目中没有用到它,恭喜你,可以从项目中剔除它或者排除它了,因为没有一个地方会依赖它.下面看一个简单的示例: /// <summary> /// 用户播放媒体文件 /// </summary> public class OperationMain { public void PlayMedia() { MediaFile _mtype = new MediaFile(); Pla

TestNg依赖测试之简单方法依赖,通过dependsOnMethods属性来配置依赖方法 原创文章,版权所有,允许转载,标明出处:http://blog.csdn.net/wanghantong Javacode: /** * * <p> * Title: TestngDependencies * </p> * * <p> * Description: Testng提供了两种依赖实现 * * 1.强制依赖:某个测试用例之前需要执行的依赖链中如果有一个失败,那么接下来所

鸟随凤鸾,人伴贤良,得以共之,我之幸也.说的是鸟随着鸾凤可以飞的更高远,人和比自己境界高的相处,自己也会得到熏染进步. 一.概述 分享出来简单的心得,望探讨 依赖倒置 依赖注入 Adapter模式 Null模式 二.快速示例 从一个简单的示例开始,业务流程Client通过Service查询产品,基础大概框架如下 关键代码: class ProductService { private ProductRepository _productRepository; public ProductServ

什么是传递依赖 在Maven仓库中,构件通过POM(一种XML文件)来描述相关信息以及传递性依赖.Gradle 可以通过分析该文件获取获取所以依赖以及依赖的依赖和依赖的依赖的依赖,为了更加直观的表述,可以通过下面的输出结果了解. +--- org.springframework:spring-web:4.3.4.RELEASE | | +--- org.springframework:spring-aop:4.3.4.RELEASE | | +--- org.springframework:sp

3.1.1  依赖和依赖注入 传统应用程序设计中所说的依赖一般指“类之间的关系”,那先让我们复习一下类之间的关系: 泛化:表示类与类之间的继承关系.接口与接口之间的继承关系: 实现:表示类对接口的实现: 依赖:当类与类之间有使用关系时就属于依赖关系,不同于关联关系,依赖不具有“拥有关系”,而是一种“相识关系”,只在某个特定地方(比如某个方法体内)才有关系. 关联:表示类与类或类与接口之间的依赖关系,表现为“拥有关系”:具体到代码可以用实例变量来表示: 聚合:属于是关联的特殊情况,体现部分-整体关