spark系列11：RDD之间的依赖关系，窄依赖和宽依赖

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-10-22 13:54 122阅读 0赞

## 1.RDD 之间的依赖关系 ##

导读

1.  讨论什么是 RDD 之间的依赖关系
2.  继而讨论 RDD 分区之间的关系
3.  最后确定 RDD 之间的依赖关系分类
4.  完善案例的逻辑关系图

什么是 `RDD` 之间的依赖关系?

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*  什么是关系(依赖关系) ?
    
    从算子视角上来看, `splitRDD` 通过 `map` 算子得到了 `tupleRDD`, 所以 `splitRDD` 和 `tupleRDD` 之间的关系是 `map`
    
    但是仅仅这样说, 会不够全面, 从细节上来看, `RDD` 只是数据和关于数据的计算, 而具体执行这种计算得出结果的是一个神秘的其它组件, 所以, 这两个 `RDD` 的关系可以表示为 `splitRDD` 的数据通过 `map` 操作, 被传入 `tupleRDD`, 这是它们之间更细化的关系
    
    但是 `RDD` 这个概念本身并不是数据容器, 数据真正应该存放的地方是 `RDD` 的分区, 所以如果把视角放在数据这一层面上的话, 直接讲这两个 RDD 之间有关系是不科学的, 应该从这两个 RDD 的分区之间的关系来讨论它们之间的关系
 *  那这些分区之间是什么关系?
    
    如果仅仅说 `splitRDD` 和 `tupleRDD` 之间的话, 那它们的分区之间就是一对一的关系
    
    但是 `tupleRDD` 到 `reduceRDD` 呢? `tupleRDD` 通过算子 `reduceByKey` 生成 `reduceRDD`, 而这个算子是一个 `Shuffle` 操作, `Shuffle` 操作的两个 `RDD` 的分区之间并不是一对一, `reduceByKey` 的一个分区对应 `tupleRDD` 的多个分区

`reduceByKey` 算子会生成 `ShuffledRDD`

`reduceByKey` 是由算子 `combineByKey` 来实现的, `combineByKey` 内部会创建 `ShuffledRDD` 返回, 具体的代码请大家通过 `IDEA` 来进行查看, 此处不再截图, 而整个 `reduceByKey` 操作大致如下过程

![20190520010402][]

去掉两个 `reducer` 端的分区, 只留下一个的话, 如下

![20190520010518][]

所以, 对于 `reduceByKey` 这个 `Shuffle` 操作来说, `reducer` 端的一个分区, 会从多个 `mapper` 端的分区拿取数据, 是一个多对一的关系

至此为止, 出现了两种分区见的关系了, 一种是一对一, 一种是多对一

整体上的流程图

![20190520011115][]

## 2. RDD 之间的依赖关系详解 ##

导读

上个小节通过例子演示了 RDD 的分区间的关系有两种形式

*  一对一, 一般是直接转换
 *  多对一, 一般是 Shuffle

本小节会说明如下问题:

1.  如果分区间得关系是一对一或者多对一, 那么这种情况下的 RDD 之间的关系的正式命名是什么呢?
2.  RDD 之间的依赖关系, 具体有几种情况呢?

窄依赖

假如 `rddB = rddA.transform(…)`, 如果 `rddB` 中一个分区依赖 `rddA` 也就是其父 `RDD` 的少量分区, 这种 `RDD` 之间的依赖关系称之为窄依赖

换句话说, 子 RDD 的每个分区依赖父 RDD 的少量个数的分区, 这种依赖关系称之为窄依赖

![20190520130939][]

举个栗子

val sc = ...
    
    val rddA = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3))
    val rddB = sc.parallelize(Seq("a", "b"))
    
    /**
      * 运行结果: (1,a), (1,b), (2,a), (2,b), (3,a), (3,b)
      */
    rddA.cartesian(rddB).collect().foreach(println(_))

*  上述代码的 `cartesian` 是求得两个集合的笛卡尔积
 *  上述代码的运行结果是 `rddA` 中每个元素和 `rddB` 中的所有元素结合, 最终的结果数量是两个 `RDD` 数量之和
 *  `rddC` 有两个父 `RDD`, 分别为 `rddA` 和 `rddB`

对于 `cartesian` 来说, 依赖关系如下

![20190520144103][]

上述图形中清晰展示如下现象

1.  `rddC` 中的分区数量是两个父 `RDD` 的分区数量之乘积
2.  `rddA` 中每个分区对应 `rddC` 中的两个分区 (因为 `rddB` 中有两个分区), `rddB` 中的每个分区对应 `rddC` 中的三个分区 (因为 `rddA` 有三个分区)

它们之间是窄依赖, 事实上在 `cartesian` 中也是 `NarrowDependency` 这个所有窄依赖的父类的唯一一次直接使用, 为什么呢?

**因为所有的分区之间是拷贝关系, 并不是 Shuffle 关系**

*  `rddC` 中的每个分区并不是依赖多个父 `RDD` 中的多个分区
 *  `rddC` 中每个分区的数量来自一个父 `RDD` 分区中的所有数据, 是一个 `FullDependence`, 所以数据可以直接从父 `RDD` 流动到子 `RDD`
 *  不存在一个父 `RDD` 中一部分数据分发过去, 另一部分分发给其它的 `RDD`

宽依赖

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td> <p>并没有所谓的宽依赖, 宽依赖应该称作为&nbsp;<code>ShuffleDependency</code></p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

在 `ShuffleDependency` 的类声明上如下写到

Represents a dependency on the output of a shuffle stage.

上面非常清楚的说道, 宽依赖就是 `Shuffle` 中的依赖关系, 换句话说, 只有 `Shuffle` 产生的地方才是宽依赖

那么宽窄依赖的判断依据就非常简单明确了, **是否有 Shuffle ?**

举个 `reduceByKey` 的例子, `rddB = rddA.reduceByKey( (curr, agg) ⇒ curr + agg )` 会产生如下的依赖关系

![20190520151040][]

*  `rddB` 的每个分区都几乎依赖 `rddA` 的所有分区
 *  对于 `rddA` 中的一个分区来说, 其将一部分分发给 `rddB` 的 `p1`, 另外一部分分发给 `rddB` 的 `p2`, 这不是数据流动, 而是分发

如何分辨宽窄依赖 ?

其实分辨宽窄依赖的本身就是在分辨父子 `RDD` 之间是否有 `Shuffle`, 大致有以下的方法

*  如果是 `Shuffle`, 两个 `RDD` 的分区之间不是单纯的数据流动, 而是分发和复制
 *  一般 `Shuffle` 的子 `RDD` 的每个分区会依赖父 `RDD` 的多个分区

但是这样判断其实不准确, 如果想分辨某个算子是否是窄依赖, 或者是否是宽依赖, 则还是要取决于具体的算子, 例如想看 `cartesian` 生成的是宽依赖还是窄依赖, 可以通过如下步骤

1.  查看 `map` 算子生成的 `RDD`
    
    ![20190520155245][]
2.  进去 `RDD` 查看 `getDependence` 方法
    
    ![20190520155314][]

总结

*  RDD 的逻辑图本质上是对于计算过程的表达, 例如数据从哪来, 经历了哪些步骤的计算
 *  每一个步骤都对应一个 RDD, 因为数据处理的情况不同, RDD 之间的依赖关系又分为窄依赖和宽依赖 \*

## 3. 常见的窄依赖类型 ##

导读

常见的窄依赖其实也是有分类的, 而且宽窄以来不太容易分辨, 所以通过本章, 帮助同学明确窄依赖的类型

一对一窄依赖

其实 `RDD` 中默认的是 `OneToOneDependency`, 后被不同的 `RDD` 子类指定为其它的依赖类型, 常见的一对一依赖是 `map` 算子所产生的依赖, 例如 `rddB = rddA.map(…)`

![20190520160405][]

*  每个分区之间一一对应, 所以叫做一对一窄依赖

Range 窄依赖

`Range` 窄依赖其实也是一对一窄依赖, 但是保留了中间的分隔信息, 可以通过某个分区获取其父分区, 目前只有一个算子生成这种窄依赖, 就是 `union` 算子, 例如 `rddC = rddA.union(rddB)`

![20190520161043][]

*  `rddC` 其实就是 `rddA` 拼接 `rddB` 生成的, 所以 `rddC` 的 `p5` 和 `p6` 就是 `rddB` 的 `p1` 和 `p2`
 *  所以需要有方式获取到 `rddC` 的 `p5` 其父分区是谁, 于是就需要记录一下边界, 其它部分和一对一窄依赖一样

多对一窄依赖

多对一窄依赖其图形和 `Shuffle` 依赖非常相似, 所以在遇到的时候, 要注意其 `RDD` 之间是否有 `Shuffle` 过程, 比较容易让人困惑, 常见的多对一依赖就是重分区算子 `coalesce`, 例如 `rddB = rddA.coalesce(2, shuffle = false)`, 但同时也要注意, 如果 `shuffle = true` 那就是完全不同的情况了

![20190520161621][]

*  因为没有 `Shuffle`, 所以这是一个窄依赖

再谈宽窄依赖的区别

宽窄依赖的区别非常重要, 因为涉及了一件非常重要的事情: **如何计算 `RDD` ?**

宽窄以来的核心区别是: **窄依赖的 `RDD` 可以放在一个 `Task` 中运行**

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