寬依賴、窄依賴

Spark中RDD的粗粒度操作，每一次transformation都會生成一個新的RDD，這樣就會建立RDD之間的前後依賴關係，在Spark中，依賴關係被定義為兩種型別，分別是窄依賴和寬依賴

窄依賴，父RDD的分割槽最多隻會被子RDD的一個分割槽使用，
寬依賴，父RDD的一個分割槽會被子RDD的多個分割槽使用

Spark中RDD的粗粒度操作，每一次transformation都會生成一個新的RDD，這樣就會建立RDD之間的前後依賴關係，在

spark-寬依賴和窄依賴

交互本質 pen alt png spark img 出現技術分享一、窄依賴（Narrow Dependency,）即一個RDD，對它的父RDD,只有簡單的一對一的依賴關系。也就是說， RDD的每個partition ，僅僅依賴於父RDD中的一個partit

跟我一起學Spark之——RDD Join中寬依賴與窄依賴的判斷

1.規律　　　如果JoinAPI之前被呼叫的RDD API是寬依賴(存在shuffle), 而且兩個join的RDD的分割槽數量一致，join結果的rdd分割槽數量也一樣，這個時候join api是窄依賴　　除此之外的，rdd 的join api是寬依賴 2.Join的理解　

Spark2.3.2原始碼解析： 5. RDD 依賴關係：寬依賴與窄依賴

Spark中RDD的高效與DAG（有向無環圖）有很大的關係，在DAG排程中需要對計算的過程劃分Stage，劃分的依據就是RDD之間的依賴關係。RDD之間的依賴關係分為兩種，寬依賴(wide dependency/shuffle dependency)和窄依賴（narrow

Spark 中的寬依賴和窄依賴

Spark中RDD的高效與DAG圖有著莫大的關係，在DAG排程中需要對計算過程劃分stage，而劃分依據就是RDD之間的依賴關係。針對不同的轉換函式，RDD之間的依賴關係分類窄依賴（narrow dependency）和寬依賴（wide dependency, 也稱 shuf

spark從入門到放棄十二: 深度剖析寬依賴與窄依賴

文章地址：http://www.haha174.top/article/details/256658 根據hello world 的例子介紹一個什麼是寬依賴和窄依賴。窄依賴：英文全名，Narrow Dependence.什麼樣的情況，叫做窄依賴呢？一

spark學習筆記之二：寬依賴和窄依賴

1.如果父RDD裡的一個partition只去向一個子RDD裡的partition為窄依賴，否則為寬依賴（只要是shuffle操作）。 2.spark根據運算元判斷寬窄依賴：窄依賴：map

Spark:寬依賴與窄依賴深度剖析

窄依賴窄依賴就是指父RDD的每個分割槽只被一個子RDD分割槽使用，子RDD分割槽通常只對應常數個父RDD分割槽，如下圖所示: 窄依賴有分為兩種：一種是一對一的依賴，即OneToOneDependency 還有一個是範圍的依賴，即RangeDependency，

Spark核心原始碼深度剖析（1） - Spark整體流程和寬依賴和窄依賴

1 Spark 整體流程 2 寬依賴和窄依賴 2.1 窄依賴 Narrow Dependency，一個RDD對它的父RDD,只有簡單的一對一的依賴關係。即RDD的每個 partition僅僅依賴於父RDD中的一個 partition。父RDD和子RDD的

RDD理解及寬依賴和窄依賴

1）RDD概念：Resilient Distributed Datasets 彈性分散式資料集，是一個容錯的、並行的資料結構，可以讓使用者顯式地將資料儲存到磁碟和記憶體中，並能控制資料的分割槽。同時，RDD還提供了一組豐富的操作來操作這些資料。RDD是隻讀的記錄分割槽的

寬依賴與窄依賴區別

寬依賴往往對應著shuffle操作，需要在執行的過程中將同一個RDD分割槽傳入到不同的RDD分割槽中，中間可能涉及到多個節點

大資料開發-從cogroup的實現來看join是寬依賴還是窄依賴

前面一篇文章提到大資料開發-Spark Join原理詳解,本文從原始碼角度來看cogroup 的join實現 # 1.分析下面的程式碼 ```Scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon

資料庫的部分依賴、完全依賴、傳遞依賴

一、部分函式依賴：設X,Y是關係R的兩個屬性集合，存在X→Y，若X’是X的真子集，存在X’→Y，則稱Y部分函式依賴於X。例如：通過AB能得出C，通過A也能得出C，通過B也能得出C，那麼說C部分依賴於AB。二、完全函式依賴設X,Y是關係R的兩個屬性集合，X’是X的真子集，存在X

spark任務提交流程與管依賴和窄依賴

spark核心執行流程圖代表4個階段 1構建RDD,進行join,groupBy,filter操作,形成DAG有向無環圖(有方向,沒有閉環),在最後一個action時完成DAG圖,代表著資料流向 2提交DAG為DAGScheduler,DAG排程器,主要是將

Maven的排除依賴、歸類依賴、優化依賴

排除依賴傳遞性依賴會給專案隱式地引入很多依賴，著極大簡化了專案依賴的管理，但是有些時候這種特性也會帶來問題。例如，當前專案有一個第三方依賴，而這個第三方依賴由於某些原因依賴了另一個類庫的SNAPSHOT版本，那麼這個SNAPSHOT就會成為當前專案的傳遞性依

窄依賴和寬依賴

RDD之間有一系列的依賴關係，依賴關係又分為窄依賴和寬依賴。窄依賴父RDD和子RDD partition之間的關係是一對一的。或者父RDD一個partition只對應一個子RDD的partition情況下的父RDD和子RDD partition關係是多對一的。不會有shuffle的產生。

UML類圖關系（泛化、繼承、實現、依賴、關聯、聚合、組合）-轉

定位雙向圖關系 bst 操作 att one 一般來說 eal 繼承、實現、依賴、關聯、聚合、組合的聯系與區別分別介紹這幾種關系：繼承指的是一個類（稱為子類、子接口）繼承另外的一個類（稱為父類、父接口）的功能，並可以增加它自己的新功能的能力，繼承是類與類或者

StarUML類圖相關——關聯、聚合、組合、泛化、依賴、實現

及其 jpg str 類的繼承 sed core tar 必須物理在閱讀設計模式相關的書籍，或者其他一些項目、相關博客等等，經常會遇到類圖，它對於一個類的信息，如變量、方法及其可見性，類與類(接口)之間的繼承關系、依賴關系、聚合關系、組合關系等，都可以比

關係型資料庫的設計理論（異常、函式依賴、正規化）

文章目錄異常函式依賴正規化異常資料冗餘大：某個屬性的值重複次數過多插入異常：沒有主鍵屬性的時候，其他屬性無法插入刪除異常：因刪除某個屬性所在的行而連帶徹底刪除了某些其他屬性更新異常：屬性的某

UML中常見關係詳解（泛化、實現、依賴、關聯、組合、聚合）

UML中類與類，已經類與介面，介面與介面的關係有：泛化（generalization），關聯（association），依賴（dependency），實現（realization）這幾種。泛化（generalization）關係時指一個

寬依賴、窄依賴

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