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RDD的依賴目錄RDD的依賴種類提高并行的方法21222RDD的依賴種類1RDD的依賴種類依賴種類窄依賴寬依賴RDD的依賴種類

窄依賴是指父RDD的分區(qū)最多只能被一個子RDD的分區(qū)所引用，即一個父RDD的分區(qū)對應一個子RDD的分區(qū)，或者多個父RDD的分區(qū)對應一個子RDD的分區(qū)。寬依賴是指子RDD的分區(qū)依賴于父RDD的多個分區(qū)或所有分區(qū)，即存在一個父RDD的一個分區(qū)對應一個子RDD的多個分區(qū)。1個父RDD分區(qū)對應多個子RDD分區(qū)，這其中又分兩種情況：1個父RDD對應所有子RDD分區(qū)（未經(jīng)協(xié)同劃分的Join）或者1個父RDD對應非全部的多個RDD分區(qū)（如groupByKey）。RDD的依賴種類如下圖所示：map就是一種窄依賴，而join則會導致寬依賴。提高并行的方法2提高并行的方法釋

如果分區(qū)的數(shù)量發(fā)生激烈的變化，如設置numPartitions=1，這可能會造成運行計算的節(jié)點比想象的要少，為了避免這個情況，可以設置shuffle=true，從而提高并行度，但這會增加shuffle操作。提高并行的方法釋

這個分區(qū)的激烈的變化情況，比如分區(qū)數(shù)量從父RDD的幾千個分區(qū)設置成幾個，有可能會遇到這么一個錯誤。

如下圖所示：提高并行的方法釋

以上錯誤只要把shuffle設置成true即可解決。當把父RDD的分區(qū)數(shù)量增大時，比如RDD的分區(qū)是100，設置成1000，如果shuffle為false，那就不會起作用。這時候就需要設置shuffle為true了，那么RDD將在shuffle之后返回一個

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