Spark内存迭代计算

一、宽窄依赖

窄依赖:父RDD的一个分区数据全部发往子RDD的一个分区

宽依赖:父RDD的一个分区数据发往子RDD的多个分区,也称为shuffle

二、Spark是如何进行内存计算的?DAG的作用?Stage阶段划分的作用?

(1)Spark生成DAG图

(2)基于宽窄依赖对DAG图进行阶段划分

(3)每个stage内部都是窄依赖,窄依赖内,前后形成1:1的分区关系,一个stage的多个并行任务就成为了多个内存迭代计算管道

(4)这些内存迭代计算的管道,就是一个个具体的执行Task

(5)一个Task是一个具体的线程,任务跑在一个线程之中,就是走内存计算了。

相关推荐
金融小师妹4 小时前
多因子智能推演:油价回落6%与黄金震荡上行的关联解析——AI预测框架
大数据·python·深度学习
IanSkunk6 小时前
眼视光中心设备互联与数据安全:从设备采购到患者数字档案的合规路径
大数据
重庆传粉科技7 小时前
AI搜索重构互联网价值交换:GEO如何缓解全域流量流失难题
大数据·人工智能
珠***格8 小时前
双碳目标下:四可装置如何助力光伏消纳与碳数据上报
网络·人工智能·分布式·安全·边缘计算
专注数据的痴汉8 小时前
「数据下载」黑龙江省黑土区富锦市土地利用数据
大数据·人工智能·信息可视化
互联网中的一颗神经元9 小时前
09 — .git 地图:打开那个隐藏文件夹
大数据·git·elasticsearch
科力锐品牌君10 小时前
行业龙头|科力锐全链路防勒索 + 多中心容灾方案,构筑河南翔宇医疗业务安全闭环!
网络·数据库·分布式·安全·数据安全·备份
zyplayer-doc10 小时前
zyplayer-doc企业知识库能做什么:从文档创建、权限管理到AI问答的完整能力
大数据·javascript·数据库·人工智能·pdf·word
今天AI了吗11 小时前
精细化落地教程:TimechoAI调参标准+数据清洗规范+误差归因+阈值适配全维度指南
大数据·人工智能·算法