每次进步一点点——Spark 中的宽依赖和窄依赖
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.
宽依赖与窄依赖
- 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1)，与数据规模无关)
- 相应的，宽依赖是指父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区(O(n)，与数据规模有关)
窄依赖函数：
map, filter, union, join(父RDD是hash-partitioned ), mapPartitions, mapValues
宽依赖函数：
groupByKey, join(父RDD不是hash-partitioned ), partitionBy
宽依赖和窄依赖如下图所示：
相比于宽依赖，窄依赖对优化很有利 ，主要基于以下两点：
- 宽依赖往往对应着shuffle操作，需要在运行过程中将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中，中间可能涉及多个节点之间的数据传输；而窄依赖的每个父RDD的分区只会传入到一个子RDD分区中，通常可以在一个节点内完成转换。
- 当RDD分区丢失时（某个节点故障），spark会对数据进行重算。
- 对于窄依赖，由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区，这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可，所以这个重算对数据的利用率是100%的；
- 对于宽依赖，重算的父RDD分区对应多个子RDD分区，这样实际上父RDD 中只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的，另一部分对应子RDD的其它未丢失分区，这就造成了多余的计算；更一般的，宽依赖中子RDD分区通常来自多个父RDD分区，极端情况下，所有的父RDD分区都要进行重新计算。
- 如下图所示，b1分区丢失，则需要重新计算a1,a2和a3，这就产生了冗余计算(a1,a2,a3中对应b2的数据)。
对宽依赖和窄依赖的对比。
区分这两种依赖很有用。首先，窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。例如，逐个元素地执行map、然后filter操作；而宽依赖则需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle，这与MapReduce类似。第二，窄依赖能够更有效地进行失效节点的恢复，即只需重新计算丢失RDD分区的父分区，而且不同节点之间可以并行计算；而对于一个宽依赖关系的Lineage图，单个节点失效可能导致这个RDD的所有祖先丢失部分分区，因而需要整体重新计算。
【误解】之前一直理解错了，以为窄依赖中每个子RDD可能对应多个父RDD,当子RDD丢失时会导致多个父RDD进行重新计算，所以窄依赖不如宽依赖有优势。而实际上应该深入到分区级别去看待这个问题，而且重算的效用也不在于算的多少，而在于有多少是冗余的计算。窄依赖中需要重算的都是必须的，所以重算不冗余。
窄依赖的函数有：map, filter, union, join(父RDD是hash-partitioned ), mapPartitions, mapValues
宽依赖的函数有：groupByKey, join(父RDD不是hash-partitioned ), partitionBy
