更新時間:2023年12月07日10時30分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):
在Spark中,寬窄依賴(Wide vs Narrow Dependency)指的是作業(yè)(Job)中不同RDD(Resilient Distributed Dataset)之間的依賴關(guān)系類型。
?。?)當(dāng)父RDD的每個分區(qū)僅被一個子RDD的對應(yīng)分區(qū)所使用時,就存在窄依賴。
(2)窄依賴發(fā)生在一對一的轉(zhuǎn)換操作,比如map、filter等。這意味著每個父RDD的分區(qū)只會被用于計算生成一個子RDD的對應(yīng)分區(qū),不會發(fā)生數(shù)據(jù)的shuffle(重新分配數(shù)據(jù))。
(3)因為沒有數(shù)據(jù)的重新分發(fā),窄依賴的操作效率高,不需要網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù),而是在同一個節(jié)點上進行計算。
(1)當(dāng)父RDD的一個或多個分區(qū)被多個子RDD的分區(qū)所使用時,就存在寬依賴。
?。?)寬依賴通常發(fā)生在會引起數(shù)據(jù)shuffle的操作,比如groupByKey、reduceByKey等需要數(shù)據(jù)重新分區(qū)的操作。
?。?)數(shù)據(jù)的重新分區(qū)可能需要跨節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)傳輸,因為同一個父RDD的分區(qū)數(shù)據(jù)要被多個子RDD的分區(qū)所使用,這會帶來性能上的開銷。
窄依賴和寬依賴之間的區(qū)別在于數(shù)據(jù)的分區(qū)以及是否需要在不同節(jié)點之間進行數(shù)據(jù)傳輸。Spark優(yōu)化會盡可能減少寬依賴的出現(xiàn),因為它們可能導(dǎo)致性能下降,尤其是在涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)shuffle時。
使用窄依賴的轉(zhuǎn)換操作能夠構(gòu)建更高效的作業(yè)執(zhí)行計劃,因為它們減少了數(shù)據(jù)移動和網(wǎng)絡(luò)開銷。因此,合理地設(shè)計Spark作業(yè)中的轉(zhuǎn)換操作,避免寬依賴的出現(xiàn),有助于提高作業(yè)的性能和執(zhí)行效率。