Spark --【宽依赖和窄依赖】

不念不忘少年蓝@ 2022-01-13 12:17 249阅读 0赞

[2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ][2019_Python_] ![hot3.png][]

# **1.前言** #

《上一节Spark DAG概述》Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，
    暴力的理解就是stage的划分是按照有没有涉及到shuffle来划分的，没涉及的shuffle的都划分在一个stage里面，
    这种划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）
    和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）

# **2.定义** #

1.窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1)，与数据规模无关)
    2.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，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区(O(n)，与数据规模有关)
    3.宽依赖和窄依赖关系图:

# **3.为什么要有宽窄依赖？** #

1.前面已经说过了stage划分的一个很重要的原因就是有没有涉及到shuffle，如果没涉及到的被划分到一个stage里面。
    2.没有涉及shuffle的任务直接运行就可以，这个也就是常提到的pipeline。这种面向的就是窄依赖。
        √ 每个分区里的数据都被加载到机器的内存里，我们逐一的调用 map, filter, map 函数到这些分区里，Job 就很好的完成。
        √ 更重要的是，由于数据没有转移到别的机器，我们避免了 Network IO 或者 Disk IO. 
        唯一的任务就是把 map / filter 的运行环境搬到这些机器上运行，这对现代计算机来说，overhead 几乎可以忽略不计。
        √ 这种把多个操作合并到一起，在数据上一口气运行的方法在 Spark 里叫 pipeline 
        （其实 pipeline 被广泛应用的很多领域，比如 CPU）。
        这时候不同就出现了：只有 narrow transformation 才可以进行 pipleline 操作。
        对于 wide transformation, RDD 转换需要很多分区运算，包括数据在机器间搬动，所以失去了 pipeline 的前提。
        √ 总结起来一句话：数据和算是否在一起，计算的性能是不一样的，为了区分，就有了宽依赖和窄依赖。
    3.一提到shuffle如果之前对mapreduce有过了解的人都知道，这个对分布式影响巨大，
    spark也是一步步演变过来的，现在可以说spark2.x以上的shuffle可以认为和经典的mapreduce的shuffle一样了，到现在可以
    说spark完全比mr有优势了。这之前，在一些场景下spark还是比不过mr的。(看这篇《Spark 与MapReduce 资源调度方面的简单对比》)
    
    4.宽窄依赖如何优化？----得想想

# **4.窄依赖对优化的帮助** #

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，中间可能涉及到多个节点之间的
      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就可以完成了。
    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)

区分这两种依赖很有用。首先，窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。
    例如，逐个元素地执行map、然后filter操作；
    而宽依赖则需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle，这与MapReduce类似。
    第二，窄依赖能够更有效地进行失效节点的恢复，即只需重新计算丢失RDD分区的父分区，而且不同节点之间可以并行计算；
    而对于一个宽依赖关系的Lineage图，单个节点失效可能导致这个RDD的所有祖先丢失部分分区，因而需要整体重新计算。
    
    窄依赖中每个子RDD可能对应多个父RDD,当子RDD丢失时会导致多个父RDD进行重新计算，所以窄依赖不如宽依赖有优势。
    
    而实际上应该深入到分区级别去看待这个问题，而且重算的效用也不在于算的多少，而在于有多少是冗余的计算。
    窄依赖中需要重算的都是必须的，所以重算不冗余
    
    窄依赖的函数有：map, filter, union, join(父RDD是hash-partitioned ), mapPartitions, mapValues 
    宽依赖的函数有：groupByKey, join(父RDD不是hash-partitioned ), partitionBy

转载于:https://my.oschina.net/u/3703858/blog/3034785

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220113/fbd2589610854a439a4ecf8aaad0612b.png