Spark 的宽依赖和窄依赖

? ? ?Apache Spark 中的依赖关系指的是转换操作（transformations）之间的依赖类型。这些依赖关系决定了任务是如何在集群上分布执行的。依赖关系分为两类：宽依赖（Wide Dependency）和窄依赖（Narrow Dependency）。

窄依赖（Narrow Dependency）

? ? 窄依赖指的是每个父分区最多被一个子分区使用，这意味着子分区的计算只依赖于父RDD的一个分区。因此，在窄依赖中，每个父RDD的分区只需要发送到一个子RDD的分区。

示例

• map()
• filter()
• union()（假设被联合的两个RDD的分区数相同）

? 在这些操作中，数据不需要在不同节点之间进行混洗（shuffle），可以在单个节点上完成计算，这使得任务的执行更加高效。

宽依赖（Wide Dependency）

? ?宽依赖又称为 Shuffle 依赖，是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区。这种依赖通常涉及到数据的重新组合和分布，即所谓的“shuffle”操作。在宽依赖中，父RDD的一个分区可能会被多个子RDD的分区所使用，这通常会导致大量的网络传输，增加了任务的处理时间。

示例

• groupByKey()
• reduceByKey()
• join()

? ?这些操作需要将不同分区的数据根据某个键重新进行组合，这通常涉及到跨节点的数据传输，因此它们是宽依赖。

Shuffle 和性能影响

? ?Shuffle 是 Spark 中最耗时的操作之一，因为它涉及到磁盘 I/O、网络 I/O 以及在不同节点之间的数据序列化和反序列化。宽依赖的存在往往意味着一个 Spark 作业的性能可能会受到较大的影响。

? ?Spark 会尝试尽可能地减少 shuffle 的发生，例如，通过 reduceByKey() 在每个节点上先进行本地聚合来减少数据传输量，但在某些操作中，shuffle 是不可避免的。

依赖关系对容错性的影响

? ?依赖类型还影响了 Spark 的容错性。在窄依赖中，如果一个分区失败，只需要重新计算那个分区即可。然而，在宽依赖中，可能需要重新计算多个分区，因为一个分区的数据可能来自父RDD的多个分区。

? ?总结来说，理解宽依赖和窄依赖对于优化 Spark 程序的性能和理解其执行模型至关重要。开发者应当在设计 Spark 应用时考虑如何减少 shuffle 操作，以提高作业的执行效率。