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Spark的宽窄依赖是什么意思?
更新时间:2023年12月07日10时30分 来源:传智教育 浏览次数:
在Spark中，宽窄依赖(Wide vs Narrow Dependency)指的是作业(Job)中不同RDD(Resilient Distributed Dataset)之间的依赖关系类型。
1.窄依赖(Narrow Dependency)：
（1）当父RDD的每个分区仅被一个子RDD的对应分区所使用时，就存在窄依赖。
（2）窄依赖发生在一对一的转换操作，比如map、filter等。这意味着每个父RDD的分区只会被用于计算生成一个子RDD的对应分区，不会发生数据的shuffle(重新分配数据)。
（3）因为没有数据的重新分发，窄依赖的操作效率高，不需要网络传输数据，而是在同一个节点上进行计算。
2.宽依赖(Wide Dependency)：
（1）当父RDD的一个或多个分区被多个子RDD的分区所使用时，就存在宽依赖。
（2）宽依赖通常发生在会引起数据shuffle的操作，比如groupByKey、reduceByKey等需要数据重新分区的操作。
（3）数据的重新分区可能需要跨节点的网络传输，因为同一个父RDD的分区数据要被多个子RDD的分区所使用，这会带来性能上的开销。
窄依赖和宽依赖之间的区别在于数据的分区以及是否需要在不同节点之间进行数据传输。Spark优化会尽可能减少宽依赖的出现，因为它们可能导致性能下降，尤其是在涉及大规模数据shuffle时。
使用窄依赖的转换操作能够构建更高效的作业执行计划，因为它们减少了数据移动和网络开销。因此，合理地设计Spark作业中的转换操作，避免宽依赖的出现，有助于提高作业的性能和执行效率。
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