【Spark】RDD的依赖关系
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Spark Lineage(血统)
- Lineage利用内存加快数据加载，在其它的In-Memory类数据库或Cache类系统中也有实现。
Spark的主要区别在于它采用血统（Lineage）来时实现分布式运算环境下的数据容错性（节点失效、数据丢失）问题。RDD Lineage被称为RDD运算图或RDD依赖关系图，是RDD所有父RDD的图。它是在RDD上执行transformations函数并创建逻辑执行计划（logical execution plan）的结果，是RDD的逻辑执行计划。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation）操作（filter, map, join etc.)行为。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过Lineage找到丢失的父RDD的分区进行局部计算来恢复丢失的数据，这样可以节省资源提高运行效率。这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 - RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。
注意：RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。
窄依赖
- 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用,窄依赖我们形象的比喻为独生子女.
宽依赖
- 宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition，会引起shuffle,总结：宽依赖我们形象的比喻为超生.
DAG
- DAG(Directed Acyclic Graph)叫做
有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。
任务划分
RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task
-
Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application -
Job：一个Action算子就会生成一个Job -
Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。 -
Task：Stage是一个TaskSet，将Stage划分的结果发送到不同的Executor执行即为一个Task。
注意：Application->Job->Stage-> Task每一层都是1对n的关系。
WordCount的运行规划图
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