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Spark为什么要设计宽窄依赖？

  其实在回答这个问题的时候，首先要明白什么是窄依赖和宽依赖。

Spark为什么要设计宽窄依赖？_第1张图片

窄依赖:

父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖

对于窄依赖
       #1：Spark可以并行计算
       #2：如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。


宽依赖:

父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)

对于宽依赖
      是划分Stage的依据

 

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