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Spark中為什么要區(qū)分寬窄依賴？

更新時間:2023年05月12日17時55分 來源:傳智教育 瀏覽次數:

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窄依賴：Spark可以對窄依賴進行優(yōu)化：合并操作，形成pipeline(管道)，同一個管道中的各個操作可以由同一個線程執(zhí)行完，且如果有一個分區(qū)數據丟失，只需要從父RDD的對應個分區(qū)重新計算即可，不需要重新計算整個任務，提高容錯。

寬依賴：Spark可以根據寬依賴進行state階段劃分，同一個stage階段中的都是窄依賴，可以對該階段內的窄依賴優(yōu)化

什么是寬依賴什么是窄依賴

寬依賴有shuffle，子RDD的一個分區(qū)會依賴于父RDD的多個分區(qū)--錯誤，父RDD的一個分區(qū)會被子RDD的多個分區(qū)所依賴--正確。

窄依賴:沒有shuffle，子RDD的一個分區(qū)只會依賴于父RDD的1個分區(qū)--錯誤，父RDD的一個分區(qū)只會被子RDD的1個分區(qū)所依賴--正確。

寬窄依賴

總結:

窄依賴: 并行化+容錯

寬依賴: 進行階段劃分(shuffle后的階段需要等待shuffle前的階段計算完才能執(zhí)行)。

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