sparkRDD的依赖关系是什么

今天就跟大家聊聊有关spark RDD的依赖关系是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

创新互联公司是一家集网站建设,湘西土家族企业网站建设,湘西土家族品牌网站建设,网站定制,湘西土家族网站建设报价,网络营销,网络优化,湘西土家族网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

依赖关系

基本概念

RDD的依赖关系有一种类似于上下文之间的联系，这种关系也是存在于各个RDD算子间的，相邻两个RDD间的关系被称作依赖关系，多个连续的RDD之间的关系，被称作血缘关系。
每个RDD都会保存血缘关系，就像是知道自己的父亲是谁，自己的父亲的父亲是谁一样。

RDD不会保存数据，因此当一个算子出错的时候，为了能够提高容错性，需要通过算子间的依赖关系找到数据源头，再按顺序执行，从而重新读取计算。

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(sparConf)

    val lines: RDD[String] = sc.makeRDD(List("hello world","hello spark"))
    println(lines.toDebugString)
    println("*************************")
    val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    println(words.toDebugString)
    println("*************************")
    val wordToOne = words.map(word=>(word,1))
    println(wordToOne.toDebugString)
    println("*************************")
    val wordToSum: RDD[(String, Int)] = wordToOne.reduceByKey(_+_)
    println(wordToSum.toDebugString)
    println("*************************")
    val array: Array[(String, Int)] = wordToSum.collect()
    array.foreach(println)
    sc.stop()
  }

输出的血缘关系日志如下：

(1) ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at RDD_Dependence_01.scala:13 []
*************************
(1) MapPartitionsRDD[1] at flatMap at RDD_Dependence_01.scala:16 []
 |  ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at RDD_Dependence_01.scala:13 []
*************************
(1) MapPartitionsRDD[2] at map at RDD_Dependence_01.scala:19 []
 |  MapPartitionsRDD[1] at flatMap at RDD_Dependence_01.scala:16 []
 |  ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at RDD_Dependence_01.scala:13 []
*************************
(1) ShuffledRDD[3] at reduceByKey at RDD_Dependence_01.scala:22 []
 +-(1) MapPartitionsRDD[2] at map at RDD_Dependence_01.scala:19 []
    |  MapPartitionsRDD[1] at flatMap at RDD_Dependence_01.scala:16 []
    |  ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at RDD_Dependence_01.scala:13 []
*************************

宽依赖和窄依赖

窄依赖

窄依赖指的是父RDD的分区数据只提供给一个对应的子RDD的分区

宽依赖

宽依赖指的是父RDD的分区数据提供给多个对应的子RDD的分区，当父RDD有Shuffle操作的时候，父RDD与子RDD的依赖关系必定是宽依赖，因此其也被称为Shuffle依赖。

阶段划分

DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向， 不会闭环。例如，DAG 记录了 RDD 的转换过程和任务的阶段。

DAGScheduler部分源码解释了任务的阶段划分过程：

1. 在handleJobSubmitted方法有一个传入参数为finalRDD，通过 finalStage = createResultStage(finalRDD, func, partitions, jobId, callSite) 方法，可以看出无论有多少个RDD，都会默认通过最终的RDD去创建一个resultStage。

2. 之后createResultStage调用了getOrCreateParentStages(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): List[Stage]方法，通过 getShuffleDependencies( rdd: RDD[_]) 返回依赖关系的链式结构（ShuffleDependency的存储map），如： A <-- B <-- C

3. 遍历ShuffleDependency的存储map，通过getOrCreateShuffleMapStage(shuffleDep, firstJobId) 去创建阶段，这里通过firstJobId去做关联，缓存的stage在shuffleIdToMapStage中。

  /**
   * Create a ResultStage associated with the provided jobId.
   */
  private def createResultStage(
      rdd: RDD[_],
      func: (TaskContext, Iterator[_]) => _,
      partitions: Array[Int],
      jobId: Int,
      callSite: CallSite): ResultStage = {
    checkBarrierStageWithDynamicAllocation(rdd)
    checkBarrierStageWithNumSlots(rdd)
    checkBarrierStageWithRDDChainPattern(rdd, partitions.toSet.size)
    val parents = getOrCreateParentStages(rdd, jobId) //这里调用
    val id = nextStageId.getAndIncrement()
    val stage = new ResultStage(id, rdd, func, partitions, parents, jobId, callSite)
    stageIdToStage(id) = stage
    updateJobIdStageIdMaps(jobId, stage)
    stage
  }

  /**
   * Get or create the list of parent stages for a given RDD.  The new Stages will be created with
   * the provided firstJobId.
   */
  private def getOrCreateParentStages(rdd: RDD[_], firstJobId: Int): List[Stage] = {
    getShuffleDependencies(rdd).map { shuffleDep =>
      getOrCreateShuffleMapStage(shuffleDep, firstJobId)
    }.toList
  }
  
    /**
   * Returns shuffle dependencies that are immediate parents of the given RDD.
   *
   * This function will not return more distant ancestors.  For example, if C has a shuffle
   * dependency on B which has a shuffle dependency on A:
   *
   * A <-- B <-- C
   *
   * calling this function with rdd C will only return the B <-- C dependency.
   *
   * This function is scheduler-visible for the purpose of unit testing.
   */
  private[scheduler] def getShuffleDependencies(
      rdd: RDD[_]): HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]] = {
    val parents = new HashSet[ShuffleDependency[_, _, _]]
    val visited = new HashSet[RDD[_]]
    val waitingForVisit = new ListBuffer[RDD[_]]
    waitingForVisit += rdd
    while (waitingForVisit.nonEmpty) {
      val toVisit = waitingForVisit.remove(0)
      if (!visited(toVisit)) {
        visited += toVisit
        toVisit.dependencies.foreach {
          case shuffleDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
            parents += shuffleDep
          case dependency =>
            waitingForVisit.prepend(dependency.rdd)
        }
      }
    }
    parents
  }

任务划分

RDD 任务切分为：Application、Job、Stage 和 Task

• Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；

• Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；

• Stage：Stage 等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加 1；

• Task：一个 Stage 阶段中，最后一个 RDD 的分区个数就是 Task 的个数。

注意：Application->Job->Stage->Task 每一层都是 1 对 n 的关系。

看完上述内容，你们对spark RDD的依赖关系是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

分享标题：sparkRDD的依赖关系是什么
URL链接：http://bzwzjz.com/article/jjpggo.html