1、RDD之间的依赖类型

窄依赖(NorrawDependency)

父RDD的一个分区的数据,是给到子rdd的一个分区使用,这种依赖关系就是窄依赖。窄依赖指的是父RDD的一个分区,被子RDD的一个分区所依赖(一对一)。

map,flatMap,filter 都是窄依赖,union 也是窄依赖。

分为宽依赖(WideDependency)

父RDD的一个分区的数据,是给到子rdd的多个分区使用,那么就是宽依赖。

一旦有宽依赖,在这里会发生数据的shuffle,会切分stage(阶段)。

sortBy,reduceByKey,aggregate都是宽依赖

注意:

某些特殊的算子如join,默认情况下,是宽依赖。但是在特殊情况下,join是一个窄依赖。

俩个条件:1分区数量一致 2根据key的reduceByKey或groupBykey等算子计算后进行join。

join得到的分区数量,以左右两边rdd的分区数量的最大值为准。

2、DAG的生成

DAG：有向无环图。

方向：RDD的依赖关系，有父子关系。

无环：从读取hdfs开始，到写入到hdfs上，没有闭环。

图：点+边

点：RDD

边：表示rdd的依赖关系

stage的划分：

Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到一个宽依赖就划分一个stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。
stage的个数=宽依赖的个数+1

注意：

stage中的并行度由一个Stage中finalRDD(最后一个RDD)中的partition的个数决定。