Spark -- RDD依赖关系

Spark – RDD依赖关系

1. Lineage(血缘)

RDD只支持粗粒度的转换，即在大量纪录上进行单个操作。。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据。

（1）读取一个HDFS文件并将其中内容映射成一个个元组
scala> val wordAndOne = sc.textFile("/fruit.tsv").flatMap(_.split("\t")).map((_,1))
wordAndOne: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24
（2）统计每一种key对应的个数
scala> val wordAndCount = wordAndOne.reduceByKey(_+_)
wordAndCount: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26
（3）查看“wordAndOne”的Lineage
scala> wordAndOne.toDebugString
res5: String =
(2) MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24 []
 |  MapPartitionsRDD[21] at flatMap at <console>:24 []
 |  /fruit.tsv MapPartitionsRDD[20] at textFile at <console>:24 []
 |  /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 []
（4）查看“wordAndCount”的Lineage
scala> wordAndCount.toDebugString
res6: String =
(2) ShuffledRDD[23] at reduceByKey at <console>:26 []
 +-(2) MapPartitionsRDD[22] at map at <console>:24 []
    |  MapPartitionsRDD[21] at flatMap at <console>:24 []
    |  /fruit.tsv MapPartitionsRDD[20] at textFile at <console>:24 []
    |  /fruit.tsv HadoopRDD[19] at textFile at <console>:24 []
（5）查看“wordAndOne”的依赖类型
scala> wordAndOne.dependencies 
res7: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.OneToOneDependency@5d5db92b)
（6）查看“wordAndCount”的依赖类型
scala> wordAndCount.dependencies
res8: Seq[org.apache.spark.Dependency[_]] = List(org.apache.spark.ShuffleDependency@63f3e6a8)
注意：RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。

2. 宽依赖

宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition，会引起shuffle,总结：宽依赖我们形象的比喻为超生

3. 窄依赖

窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用,窄依赖我们形象的比喻为独生子女

4. DAG(有向无环图)

DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。

5. 任务划分

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

1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application

2）Job：一个Action算子就会生成一个Job

3）Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。

4）Task：Stage是一个TaskSet，将Stage划分的结果发送到不同的Executor执行即为一个Task。

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