Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗 ？
参考回答
在 Spark SQL 中，GroupBy 操作通常会导致宽依赖，而不是窄依赖。GroupBy 操作会将数据根据某个或某些列进行分组，这通常需要将数据重新分配到不同的分区上。因此，GroupBy 会引发 shuffle 操作，这是宽依赖的典型特征。
详细讲解与拓展
宽依赖与窄依赖的区别
- 窄依赖：数据只在少数几个分区之间传递，每个父任务的输出只会被少数几个子任务使用。例如，
map、filter等算子，这些算子在执行时不会进行跨分区的数据传输。 - 宽依赖：数据会被多个子任务使用，需要跨分区进行数据传输和 shuffle。例如，
groupBy、reduceByKey、join等算子，它们需要对数据进行重分区，通常会引发 shuffle。
GroupBy 的宽依赖特征
- 在执行
GroupBy操作时，Spark 需要根据指定的列对数据进行分组。为了保证同一组的数据被处理在同一个分区，Spark 必须把数据从一个分区移动到另一个分区。这一过程就会触发 shuffle 操作。 -
Shuffle 是宽依赖的标志，因为它涉及到跨节点的网络通信和磁盘 I/O，因此会影响性能。
举个例子
假设我们有一个 DataFrame，内容如下：
| id | value |
|---|---|
| 1 | 10 |
| 2 | 20 |
| 1 | 30 |
| 2 | 40 |
如果执行以下 SQL 操作：
Spark 会根据 id 列进行分组。在这个过程中，Spark 必须将所有相同 id 的数据聚集到同一分区，这就需要进行数据的 shuffle。因此，GroupBy 操作会产生宽依赖。
总结
- Spark SQL 中的
GroupBy操作通常会导致宽依赖，因为它会引起数据的 shuffle。 - 它通过将相同的键值聚集到同一个分区来处理数据，这通常涉及跨分区的数据传输，因此会增加执行的复杂度和性能开销。