关于RDD算子有哪些是窄依赖哪些是宽依赖

关于RDD算子，窄依赖指的是父RDD的每个分区最多被子RDD的一个分区所依赖，而宽依赖指的是父RDD的某个分区被多个子RDD的分区所依赖。具体而言，以下是窄依赖和宽依赖的示例：

窄依赖算子：
1. map()
2. filter()
3. union()
4. intersection()
5. groupByKey()
6. reduceByKey()

宽依赖算子：
1. sortByKey()
2. distinct()
3. join()
4. cogroup()
5. cartesian()

需要注意的是，窄依赖的算子执行效率更高，因为不需要进行数据的shuffle，而宽依赖的算子需要进行数据的shuffle，因此执行效率相对较低。

相关问题

spark中什么是宽依赖，什么是窄依赖？哪些算子是宽依赖，哪些是窄依赖？

在Spark中，宽依赖和窄依赖是指RDD之间的依赖关系。宽依赖意味着一个父RDD分区的数据被多个子RDD的分区所使用，而窄依赖意味着每个父RDD分区的数据仅被一个子RDD的分区所使用。

窄依赖的算子有：map、filter、union、distinct、groupByKey、reduceByKey、combineByKey、flatMap、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex等。

宽依赖的算子有：cogroup、groupWith、join、leftOuterJoin、rightOuterJoin、fullOuterJoin、sortByKey、partitionBy等。

在计算过程中，窄依赖的RDD可以通过并行计算来提高计算效率，而宽依赖的RDD需要进行数据的shuffle，因此计算效率较低。因此，为了提高Spark应用的性能，应该尽量使用窄依赖的算子。

spark性能调优-rdd算子调优篇

RDD算子调优是Spark性能调优的重要方面之一。以下是一些常见的RDD算子调优技巧：

1. 避免使用过多的shuffle操作，因为shuffle操作会导致数据的重新分区和网络传输，从而影响性能。

2. 尽量使用宽依赖操作（如reduceByKey、groupByKey等），因为宽依赖操作可以在同一节点上执行，从而减少网络传输和数据重分区的开销。

3. 使用合适的缓存策略，将经常使用的RDD缓存到内存中，以减少重复计算和磁盘读写的开销。

4. 使用合适的分区数，分区数过多会导致