RDD的依赖关系和Spark任务中的Stage

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RDD的依赖关系和Spark任务中的Stage

 

一.RDD的依赖关系

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)。

RDD的依赖关系和Spark任务中的Stage

  • 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用

总结:窄依赖我们形象的比喻为独生子女

 

  • 宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition

总结:窄依赖我们形象的比喻为超生

 

 

二.Spark任务中的Stage

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

RDD的依赖关系和Spark任务中的Stage

 

 

                                                                                                                                    ————保持饥饿,保持学习

                                                                                                                                                         Jackson_MVP