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Spark RDD彼此之间会存在一定的依赖关系。依赖关系有两种不同的类型:窄依赖和宽依赖。

  • 窄依赖:如果父RDD的每一个分区最多只被一个子RDD的分区使用,这样的依赖关系就是窄依赖;
  • 宽依赖:如果父RDD的每一个分区被多个子RDD的分区使用,这样的依赖关系就是宽依赖。

map、filter、union等操作都是典型的窄依赖操作,如下图所示。通过观察发现,每一个父RDD的分区都只被一个子RDD的分区使用。
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注意:join操作可能会比较特殊,某些情况的join是窄依赖操作;但有些情况的join是宽依赖操作。需要具体问题具体分析。

视频讲解如下

【赵渝强老师】Spark RDD的窄依赖关系

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宽依赖最典型的操作就是分组,如下图所示。这里父RDD的每一个分区都被多个子RDD的分区使用。
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注意:这里的join操作就是一个宽依赖操作。

视频讲解如下

【赵渝强老师】Spark RDD的宽依赖关系

有了RDD之间不同的依赖关系,就可以划分任务执行的阶段,从而构建任务执行的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)图。对于窄依赖,分区的转换处理在同一个阶段中完成计算;对于宽依赖,由于有Shuffle的存在,只能在父 RDD处理完成后,子RDD才能开始计算,因此宽依赖是划分任务阶段的标准。下图中的任务一共被划分成了三个不同阶段来执行。
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视频讲解如下

【赵渝强老师】如何划分Spark任务的执行阶段

《从大数据到云原生系列课程》

通过借助Spark Web Console可以很方便的查看到任务被划分的阶段以及DAG图。下图是在Web Console查看WordCount任务的DAG图。
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http://www.zhongyajixie.com/news/18820.html

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