spark宽依赖与窄依赖的理解

快来打我* 2023-02-13 12:28 8阅读 0赞

*  窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用
 *  相应的，宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用

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窄依赖对优化的优势：

1.  宽依赖往往对应着shuffle操作，需要在运行过程中将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中，中间可能涉及多个节点之间的数据传输；而窄依赖的每个父RDD的分区只会传入到一个子RDD分区中，通常可以在一个节点内完成转换。
2.  当RDD分区丢失时（某个节点故障），spark会对数据进行重算。
    
    1.  对于窄依赖，由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区，这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可，所以这个重算对数据的利用率是100%的；
    2.  对于宽依赖，重算的父RDD分区对应多个子RDD分区，这样实际上父RDD 中只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的，另一部分对应子RDD的其它未丢失分区，这就造成了多余的计算；更一般的，宽依赖中子RDD分区通常来自多个父RDD分区，极端情况下，所有的父RDD分区都要进行重新计算。
    3.  如下图所示，b1分区丢失，则需要重新计算a1,a2和a3，这就产生了冗余计算(a1,a2,a3中对应b2的数据)。

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