关于笛卡尔积CartesianProduct

发布网友发布时间：2024-10-13 03:16

共1个回答

热心网友时间：2024-10-13 03:28

关于笛卡尔积与shuffle的关系，结论是笛卡尔积不会产生shuffle。在分析笛卡尔积的源码后，我们发现其运行原理在map端执行，并未涉及shuffle过程。因此，从结果中得出，笛卡尔积操作不会引发数据重组现象。

至于窄依赖的定义，网上多数描述存在一定的混淆。窄依赖实际上指的是子RDD的每个分区依赖于父RDD的部分分区。在理解上，可以将窄依赖理解为一个父RDD的分区被多个子RDD的分区共享使用，但这些子RDD的分区仅依赖于父RDD的特定部分，而非整个分区。这种定义在Spark 1.0版本的注释中有所体现，强调了依赖的局部性。

关于join操作是否一定会产生shuffle，答案并非绝对。在某些特定场景下，如数据量较小、数据分布均匀且内存充足时，join操作可能不会导致数据shuffle。重要的是在实际编程和优化过程中积累经验，学习如何根据不同情况选择合适的join策略，从而提高效率。精读源码是一种有效的技能培养方式，能够帮助深入理解数据处理过程，提升解决问题的能力。

对于希望在职场中脱颖而出的个人，培养自己的优势是关键。无论是通过技术专长、项目管理能力还是团队协作，构建自己的独特竞争力是至关重要的。如果您对此有所兴趣，欢迎加入硬核源码学习社群（付费）。

社群提供每周六的直播课程，包含历史录屏资源，学员可以随到随学，并且有长期的指导陪伴。如果您对这个社群感兴趣，欢迎了解详情。