在spark中的窄依赖为什么用不到shuffle

Question

学习spark时，学到rdd的依赖，宽依赖需要进行shafful阶段，那为什么窄依赖用不到，我自己感觉是因为窄依赖本身就是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用而且只是转换到另一个形式不需要涉及到shuffle，不知道自己的想法对不对，请大神指正

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

您的理解是正确的。在Spark中，窄依赖是指每个parent RDD的Partition最多只被子RDD的一个Partition使用，而且它们之间的转换不需要数据的重组或移动，因此不需要进行shuffle阶段。相比之下，宽依赖需要将数据重组或移动，以便在子RDD中进行处理，因此需要进行shuffle阶段。所以，对于窄依赖，Spark能够非常高效地执行转换操作，而无需付出shuffule的代价。