Spark 的宽依赖和窄依赖

     Apache Spark 中的依赖关系指的是转换操作(transformations)之间的依赖类型。这些依赖关系决定了任务是如何在集群上分布执行的。依赖关系分为两类:宽依赖(Wide Dependency)和窄依赖(Narrow Dependency)。

窄依赖(Narrow Dependency)

    窄依赖指的是每个父分区最多被一个子分区使用,这意味着子分区的计算只依赖于父RDD的一个分区。因此,在窄依赖中,每个父RDD的分区只需要发送到一个子RDD的分区。

示例
  • map()
  • filter()
  • union()(假设被联合的两个RDD的分区数相同)

  在这些操作中,数据不需要在不同节点之间进行混洗(shuffle),可以在单个节点上完成计算,这使得任务的执行更加高效。

宽依赖(Wide Dependency)

   宽依赖又称为 Shuffle 依赖,是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区。这种依赖通常涉及到数据的重新组合和分布,即所谓的“shuffle”操作。在宽依赖中,父RDD的一个分区可能会被多个子RDD的分区所使用,这通常会导致大量的网络传输,增加了任务的处理时间。

示例
  • groupByKey()
  • reduceByKey()
  • join()

   这些操作需要将不同分区的数据根据某个键重新进行组合,这通常涉及到跨节点的数据传输,因此它们是宽依赖。

Shuffle 和性能影响

   Shuffle 是 Spark 中最耗时的操作之一,因为它涉及到磁盘 I/O、网络 I/O 以及在不同节点之间的数据序列化和反序列化。宽依赖的存在往往意味着一个 Spark 作业的性能可能会受到较大的影响。

   Spark 会尝试尽可能地减少 shuffle 的发生,例如,通过 reduceByKey() 在每个节点上先进行本地聚合来减少数据传输量,但在某些操作中,shuffle 是不可避免的。

依赖关系对容错性的影响

   依赖类型还影响了 Spark 的容错性。在窄依赖中,如果一个分区失败,只需要重新计算那个分区即可。然而,在宽依赖中,可能需要重新计算多个分区,因为一个分区的数据可能来自父RDD的多个分区。

   总结来说,理解宽依赖和窄依赖对于优化 Spark 程序的性能和理解其执行模型至关重要。开发者应当在设计 Spark 应用时考虑如何减少 shuffle 操作,以提高作业的执行效率。

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