Spark原理及源码解析【第六阶段模块四】

本文主要是介绍Spark原理及源码解析【第六阶段模块四】，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

简答题：

以下代码：

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object JoinDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val random = scala.util.Random
    val col1 = Range(1, 50).map(idx = (random.nextInt(10), s"user$idx"))
    val col2 = Array((0, "BJ"), (1, "SH"), (2, "GZ"), (3, "SZ"), (4, "TJ"), (5, "CQ"), (6, "HZ"), (7, "NJ"), (8, "WH"), (0, "CD"))
    val rdd1: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(col1)
    val rdd2: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(col2)
    val rdd3: RDD[(Int, (String, String))] = rdd1.join(rdd2)
    println(rdd3.dependencies)
    val rdd4: RDD[(Int, (String, String))] = rdd1.partitionBy(new HashPartitioner(3)).join(rdd2.partitionBy(newHashPartitioner(3)))
    println(rdd4.dependencies)
    sc.stop()
  }
}

问题：

两个打印语句的结果是什么，对应的依赖是宽依赖还是窄依赖，为什么会是这个结果；

join 操作何时是宽依赖，何时是窄依赖；

借助 join 相关源码，回答以上问题。

解答详情

代码样例

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
object JoinDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
    conf.set("spark.testing.memory", "2147480000")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    val random = scala.util.Random
    val col1 = Range(1, 50).map(idx => (random.nextInt(10), s"user$idx"))
    val col2 = Array((0, "BJ"), (1, "SH"), (2, "GZ"), (3, "SZ"), (4, "TJ"), (5, "CQ"), (6, "HZ"), (7, "NJ"), (8, "WH"), (0, "CD"))
    val rdd1: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(col1)
    val rdd2: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(col2)
    val rdd3: RDD[(Int, (String, String))] = rdd1.join(rdd2)

    println("join-rdd3:====================")
    println("rdd1:====================")
    println(rdd1.partitioner)
    println(rdd1.getNumPartitions)
    rdd1.glom.collect.foreach(x=>println(x.toBuffer))
    println("rdd2:====================")
    println(rdd2.partitioner)
    println(rdd2.getNumPartitions)
    rdd2.glom.collect.foreach(x=>println(x.toBuffer))

    val rdd1p: RDD[(Int, String)] = rdd1.partitionBy(new HashPartitioner(3))
    val rdd2p: RDD[(Int, String)] = rdd2.partitionBy(new HashPartitioner(3))
    val rdd4: RDD[(Int, (String, String))] = rdd1p.join(rdd2p)

    println("join-rdd4:====================")
    println("rdd1p:====================")
    println(rdd1p.partitioner)
    println(rdd1p.getNumPartitions)
    rdd1p.glom.collect.foreach(x=>println(x.toBuffer))
    println("rdd2p:====================")
    println(rdd2p.partitioner)
    println(rdd2p.getNumPartitions)
    rdd2p.glom.collect.foreach(x=>println(x.toBuffer))


    sc.stop()
  }
}

打印结果

分析解释：

从打印数据看到，rdd1和rdd2本身都是没有分区器的，虽然默认都被分了16个分区，但从数据上看相同的key并没有落到相同的分区里，所有rdd1.join(rdd2)本身是需要对原始数据进行分区移动的，也就是rdd1，rdd2中本身分区中的数据可能去往rdd3的任何分区，这个操作是宽依赖。

但是，rdd4的产生，是rdd1和rdd2本身已经做了hash分区了，产生的rdd1p和rdd2p是有分区器，分区数相同，相同的key在相同分区。所以join的时候，rdd1p和rdd2p的数据并不会乱跑，会走向rdd4中的对应分区，这个操作是窄依赖 。

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