Spark Core快速入门系列(6) | RDD的依赖关系

一. Lineage

  RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

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• 1.读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组

scala> val wordAndOne = sc.textFile("/fruit.tsv").flatMap(_.split("\t")).map((_,1))
wordAndOne: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24

• 2.统计每一种key对应的个数

scala> val wordAndCount = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
wordAndCount: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26

• 3.查看“wordAndOne”的血缘关系(Lineage)

scala> wordAndOne.toDebugString
res5: String =
(2) MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24 []
 |  MapPartitionsRDD[21] at flatMap at <console>:24 []
 |  /fruit.tsv MapPartitionsRDD[20] at textFile at <console>:24 []
 |  /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 []

• 4.查看“wordAndCount”的血缘关系(Lineage)

scala> wordAndCount.toDebugString
res6: String =
(2) ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26 []
 +-(2) MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24 []
    |  MapPartitionsRDD[21] at flatMap at <console>:24 []
    |  /fruit.tsv MapPartitionsRDD[20] at textFile at <console>:24 []
    |  /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 []

• 5.查看“wordAndOne”的依赖类型

scala> wordAndOne.dependencies
res7: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.OneToOneDependency@5d5db92b)

• 6.查看“wordAndCount”的依赖类型

scala> wordAndCount.dependencies
res8: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@63f3e6a8)

  想理解 RDDs 是如何工作的, 最重要的事情就是了解 transformations.

  RDD 之间的关系可以从两个维度来理解: 一个是 RDD 是从哪些 RDD 转换而来, 也就是 RDD 的 parent RDD(s)是什么; 另一个就是 RDD 依赖于 parent RDD(s)的哪些 Partition(s). 这种关系就是 RDD 之间的依赖.   依赖 有 2 种策略:

1. 窄依赖(transformations with narrow dependencies)
2. 宽依赖(transformations with wide dependencies)

  宽依赖对 Spark 去评估一个 transformations 有更加重要的影响, 比如对性能的影响.

二. 窄依赖

  如果 B RDD 是由 A RDD 计算得到的, 则 B RDD 就是 Child RDD, A RDD 就是 parent RDD.   如果依赖关系在设计的时候就可以确定, 而不需要考虑父 RDD 分区中的记录, 并且如果父 RDD 中的每个分区最多只有一个子分区, 这样的依赖就叫窄依赖   一句话总结: 父 RDD 的每个分区最多被一个 RDD 的分区使用,窄依赖我们形象的比喻为独生子女.

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  具体来说, 窄依赖的时候, 子 RDD 中的分区要么只依赖一个父 RDD 中的一个分区(比如map, filter操作), 要么在设计时候就能确定子 RDD 是父 RDD 的一个子集(比如: coalesce).   所以, 窄依赖的转换可以在任何的的一个分区上单独执行, 而不需要其他分区的任何信息.

三. 宽依赖

  如果 父 RDD 的分区被不止一个子 RDD 的分区依赖, 就是宽依赖.

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  宽依赖工作的时候, 不能随意在某些记录上运行, 而是需要使用特殊的方式(比如按照 key)来获取分区中的所有数据.

  例如: 在排序(sort)的时候, 数据必须被分区, 同样范围的 key 必须在同一个分区内. 具有宽依赖的 transformations 包括: sort, reduceByKey, groupByKey, join, 和调用rePartition函数的任何操作.

  本次的分享就到这里了