Spark 狭い依存と広い依存の違いとは？徹底解説

Sparkにおいて、狭窄依存と広依存は異なるRDD間の依存関係を指します。その違いは操作の実行方法とデータの分割方法にあります。

1. 狭い依存関係（Narrow Dependency）：
   狭い依存関係とは、各親RDDパーティションが子RDDの1つのパーティションだけで使用されることを指します。具体的には、1つのRDDの各パーティションが子RDDの1つのパーティションだけで使用される場合、狭い依存関係と呼ばれます。この場合、Sparkは同じノードで親RDDと子RDD間の変換を行うことができ、データのシャッフル操作が不要です。
2. ワイド依存（Wide Dependency）：
   ワイド依存とは、親RDDの各パーティションが子RDDの複数のパーティションによって使用されることを指します。具体的には、あるRDDの各パーティションが子RDDの複数のパーティションによって使用される場合、ワイド依存と呼ばれます。この場合、Sparkはデータをシャッフルして再パーティションする必要があり、正しい結果を計算するために行われます。

要简洁地执行操作，尽量避免宽依赖会提高Spark程序的性能。由于宽依赖需要数据的shuffle操作，所以窄依赖可以更高效地执行操作。