Spark面试整理-解释RDD的宽依赖和窄依赖以及它们对Spark任务调度的影响
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在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的依赖关系分为两种类型：窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency）。这些依赖关系定义了RDD之间的关联方式，对Spark的任务调度和性能有重要影响。
窄依赖（Narrow Dependency）
- 定义：在窄依赖中，每个父RDD的分区最多被一个子RDD的分区所使用。换句话说，子RDD的每个分区只依赖于父RDD的一个分区。
- 示例操作：map、filter 等操作产生窄依赖，因为它们可以在单个父分区上独立操作。
- 影响：窄依赖通常允许更高效的数据处理，因为它们不需要跨多个节点的数据移动或重新分区。在
原文地址:https://blog.csdn.net/ISWZY/article/details/136933474
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