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当联合父rdd和子rdd在操作之前发生时会发生什么?

当联合父RDD和子RDD在操作之前发生时,会触发Spark的转换操作。具体而言,Spark会将这两个RDD进行合并,并创建一个新的RDD,该新RDD包含了父RDD和子RDD的所有元素。这个操作是惰性的,意味着它不会立即执行,而是在遇到一个行动操作(如collect()或count())时才会被触发。

在这个过程中,父RDD和子RDD的数据会被分区并存储在集群的不同节点上。当执行行动操作时,Spark会根据需要将这些分区的数据进行合并和处理,并返回结果给用户。

这种联合操作在Spark中被称为转换操作,它允许用户对RDD进行各种复杂的操作和转换,如过滤、映射、排序等。通过联合父RDD和子RDD,用户可以在Spark中构建复杂的数据处理流程,并利用Spark的并行计算能力来加速数据处理过程。

在腾讯云的产品中,与Spark相关的产品是腾讯云的Tencent Spark,它是一种基于开源Spark的云端大数据处理服务。Tencent Spark提供了丰富的功能和工具,可以帮助用户快速构建和管理Spark集群,并进行大规模数据处理和分析。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent Spark的信息:

Tencent Spark产品介绍

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估。

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并根据是否发生 shuffle 划分 DAG 的 stage. RDD RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素,集群的节点之间进行分区,以便我们可以对其执行各种并行操作。...窄依赖是 RDD的各个分片(partition)不依赖于其他分片,能够独立计算得到结果,宽依赖指 RDD 的各个分片会依赖于RDD 的多个分片,所以会造成 RDD 的各个分片在集群中重新分片,...首先要认识到的是, .Spark 本身就是一个基于内存的迭代式计算,所以如果程序从头到尾只有一个 Action 操作 RDD 只依赖于一个RDD 的话,就不需要使用 cache 这个机制, RDD...会在内存中一直从头计算到尾,最后才根据你的 Action 操作返回一个值或者保存到相应的磁盘中.需要 cache 的是存在多个 Action 操作或者依赖于多个 RDD 的时候, 可以在那之前缓存RDD.... shuffle优化 进行联合的规约操作时,避免使用 groupByKey 输入输入的类型不一致时,避免使用 reduceByKey 生成新列的时候,避免使用单独生成一列再 join 回来的方式

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图文解析spark2.0核心技术

如上所示,每次转换操作产生一个新的RDDRDD),RDD会记录其父RDD的信息以及相关的依赖关系。 ...窄依赖指的是 RDD 中的一个分区最多只会被子 RDD 中的一个分区使用,意味着RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,RDD的任务可以跟RDD同一个Executor一起执行,不需要经过 Shuffle...因为 RDD 中一个分区内的数据会被分割,发送给 RDD 的所有分区,因此宽依赖也意味着 RDD RDD 之间存在着 Shuffle 过程。...进行递归,使用广度优先遍历每个RDDRDD的依赖关系(前面提到RDD会记录依赖关系),碰到ShuffleDependency的则进行切割。...发生异常退出的情况,Master会尝试获取可用的Worker节点并启动Executor,这个Worker很可能是失败之前运行Executor的Worker节点。

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Transformation操作非常丰富,采用延迟执行的方式,逻辑上定义了RDD的依赖关系计算逻辑,但并不会真正触发执行动作,只有等到Action操作才会触发真正执行操作。...,有效减少了RDD在内存中占用的空间,不过读取时会消耗更多的CPU资源 DISK_ONLY:RDD仅缓存一份到磁盘 MEMORY_AND_DISK:RDD仅缓存一份到内存,内存中空间不足时会将部分RDD...分区缓存到磁盘 MEMORY_AND_DISK_2:将RDD分别缓存在集群的两个节点上,内存中空间不足时会将部分RDD分区缓存到磁盘,RDD集群内存中保存两份 MEMORY_AND_DISK_SER...:将RDD以Java序列化对象的方式缓存到内存中,内存中空间不足时会将部分RDD分区缓存到磁盘,有效减少了RDD在内存中占用的空间,不过读取时会消耗更多的CPU资源 OFF_HEAP:将RDD以序列化的方式缓存到...▲图2-3 窄依赖示意图 宽依赖(Shuffle Dependency):RDD分区依赖RDD的所有分区,如图2-4所示。

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【Spark】Spark之what

Narrow Dependency:窄依赖 RDD每一个分区最多被一个RDD的分区所用:表现为一个RDD的分区对应于一个RDD的分区,或两个RDD的分区对应于一个RDD的分区。...Shuffle Dependency:宽依赖 RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用,RDD分区通常对应所有的RDD分区。 即多对多。...如图所示: (1) 常见的窄依赖有:map、filter、union、mapPartitions、mapValues、join(RDD是hash-partitioned:如果JoinAPI之前被调用的...(3) 还有一种截断RDD谱系图的情况发生在当RDD已经之前的混洗中作为副产品物化出来时,哪怕该RDD并没有被显示调用persist()方法。...例2: Spark的计算发生RDD的Action操作,而对Action之前的所有Transformation,Spark只是记录下RDD生成的轨迹,而不会触发真正的计算。

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对于大数据分析而言,数据检查点操作成本较高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低,同时会消耗大量存储资源。 Spark选择记录更新的方式。...这个RDD的部分分区数据丢失时,它可以通过Lineage获取足够的信息来重新计算恢复丢失的数据分区。但这种数据模型粒度较粗,因此限制了Spark的应用场景。...插图 图3-10 两种依赖关系 从图3-10可以看出对依赖类型的划分:根据RDD分区是对应一个还是多个子RDD分区来区分窄依赖(分区对应一个分区)宽依赖(分区对应多个子分区)。...如果对应多个,则容错重算分区时,对于需要重新计算的分区而言,只需要分区的一部分数据,因此其余数据的重算就导致了冗余计算。...更深入地来说:窄依赖关系中,RDD的分区丢失,重算其父RDD分区时,RDD相应分区的所有数据都是RDD分区的数据,因此不存在冗余计算。

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- 最后经过行动操作,进行处理输入到外部的数据源中或者成为集合内容。 RDD特性 为什么RDD能实现高效计算? 高效的容错性。 分布式共享内存。键值存储、内存数据库等。...简单的说,在这些节点之间会发生大量的数据传输,对于数据密集型应用而言会带来很大的开销。但是由于RDD设计中数据至刻度,不可更改,这就造成我们必须进行RDD的转换,将RDD转换成RDD。...依赖关系:RDD中我们会进行一系列的操作如map,filte,Join 等,但是不同的操作会使我们操作中产生不同的依赖关系,主要分为两种 款依赖窄依赖。...- 宽依赖:表现为一个RDD的分区对应一个分区 形成或者多个RDD对应一个RDD的分区,是一对一或者多对一的关系。 - 窄依赖:在这里就是一个RDD对应多个子RDD 。 ?...假如我们输入数据的时候,已经把数据进行了协同划分,比如我们在数据处理的时候进行的了根据键值分区,把属于多个RDD的其中一个区的key落在了RDD的一个分区里面,不产生在RDD的一个分区落在RDD

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