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今天朋友抛出一个很有意思的结论： shuffle 不一定产生宽依赖，但是宽依赖一定是由 shuffle 产生的。 我想了好久，有没有这种情况，在极端情况下，就算使用了 shuffle 算子，父子 rdd 的 partition 依然是一对一的关系，这样实际就没有形成宽依赖虽然使用了 shuffle 算子。 熟悉 spark 的大佬，谁对这一块比较熟，不吝赐教！
 | 1 bsidb 2019-01-19 21:02:46 +08:00 当两个参加 join 的 RDD 的 partitioner 是同一个对象时，会产生窄依赖而不是宽依赖。在这种情况下，两个 RDD 之间只要对应的 partition 互相 join 即可，不会产生宽依赖问题。 RDD 的 partitioner 有专门的 API 设置，不设置则为 None。 |
 | 2 belcher OP @bsidb 我懂了，分区规则一样，join 的时候 partition 就不存在一对多的情况了，也就是 shuffle 算子不一定产生宽依赖。那么，宽依赖一定是由 shuffle 产生的，这句话是对的么，有没有特例？ |
 | 3 cyspy 2019-01-20 00:18:35 +08:00 shuffle 是用来解决宽依赖问题的一个方法，而可能产生宽依赖的算子就可以叫做 shuffle 算子。 |
 | 4 jakson 2019-01-20 22:23:59 +08:00 个人看法： shuffle 一定是宽依赖，源码中对宽窄依赖，是根据算子的名称来定的（我记得源码里面是这样的，宽窄依赖也是这样定的）。 他的意思是即使是宽依赖，但不一定会有数据的网络传输吧 |
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