目錄
Spark DAG 和寬窄依賴的核心
一、什么是 DAG？
示例：WordCount 程序的 DAG
二、寬依賴與窄依賴
1. 窄依賴
2. 寬依賴
三、DAG 與寬窄依賴的性能優化
1. 減少 Shuffle 操作
2. 合理劃分 Stage
3. 使用緩存機制
四、實際案例分析：同行車判斷
五、總結
Spark DAG 和寬窄依賴的核心
Apache Spark 是當前主流的大數據處理框架之一，其高效的內存計算和靈活的編程模型使其在大數據處理領域占據重要地位。在 Spark 的核心架構中，DAG（有向無環圖）和寬窄依賴是關鍵概念，直接影響任務的執行效率和性能優化策略。本文將深入解析這兩個概念，并結合實際案例和圖示，幫助讀者更好地理解和應用。
一、什么是 DAG？
DAG，全稱 Directed Acyclic Graph（有向無環圖），在 Spark 中用于表示 RDD（彈性分布式數據集）之間的依賴關系。每個節點代表一個 RDD，邊表示 RDD 之間的轉換操作。Spark 通過構建 DAG 來規劃任務的執行路徑，從而實現高效的任務調度和容錯機制。
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