db2有主键时默认hash分区_Spark RDD依赖关系以及分区属性

RDD的依赖关系

Spark中使用DAG（有向无环图）来描述RDD之间的依赖关系，根据依赖关系的不同，划分为宽依赖和窄依赖

通过上图，可以很容易得出所谓宽依赖：多个子RDD的partition会依赖同一个parentRDD的partition；窄依赖：每个parentRDD的partition最多被子RDD的一个partition使用。这两个概念很重要，像宽依赖是划分stage的关键，并且一般都会伴有shuffle，而窄依赖之间其实就形成前文所述的pipeline管道进行处理数据。（图中的map、filter等是Spark提供的算子，具体含义大家可以自行到Spark官网了解，顺便感受一下scala函数式编程语言的强大）。

Spark任务以及stage等的具体划分，牵涉到源码，后续会单独讲解

最后笔者以RDD源码中的注释，阐述一下RDD的属性：

分区列表（数据块列表，只保存数据位置，不保存具体地址）

2. 计算每个分片的函数（根据父RDD计算出子RDD）

3. RDD的依赖列表

4. RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，会spill到disk（可通过设置StorageLevel来控制）

5. 默认hash分区，可自定义分区器

6. 每一个分片的优先计算位置（preferred locations）列表，比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置

更多Spark分区原理和特性请参考文章：

通过spark.default.parallelism谈Spark谈并行度mp.weixin.qq.com

聊聊Spark的分区mp.weixin.qq.com

重要 | Spark分区并行度决定机制mp.weixin.qq.com

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