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Spark中的窄依賴和寬依賴有什么區(qū)別

小億
240
2024-03-04 12:20:33

在Spark中，窄依賴和寬依賴是指不同的RDD之間的依賴關(guān)系。它們的區(qū)別在于如何執(zhí)行操作和進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)。

  1. 窄依賴（Narrow Dependency）： 窄依賴指的是每個(gè)父RDD分區(qū)只被子RDD的一個(gè)分區(qū)所使用。具體來說，當(dāng)一個(gè)RDD的每個(gè)分區(qū)只被子RDD的一個(gè)分區(qū)所使用時(shí)，就稱為窄依賴。在這種情況下，Spark可以在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行父RDD和子RDD之間的轉(zhuǎn)換操作，而不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的shuffle操作。

  2. 寬依賴（Wide Dependency）： 寬依賴指的是每個(gè)父RDD分區(qū)可以被子RDD的多個(gè)分區(qū)所使用。具體來說，當(dāng)一個(gè)RDD的每個(gè)分區(qū)被子RDD的多個(gè)分區(qū)所使用時(shí)，就稱為寬依賴。在這種情況下，Spark需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行shuffle操作，將數(shù)據(jù)重新分區(qū)，以便正確計(jì)算結(jié)果。

總的來說，窄依賴可以更高效地執(zhí)行操作，因?yàn)樗恍枰獢?shù)據(jù)的shuffle操作，而寬依賴可能會(huì)導(dǎo)致性能下降，因?yàn)樗枰獢?shù)據(jù)的shuffle操作。在Spark中，盡量避免寬依賴可以提高程序的性能。

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