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， 
而划分的依据就是就是RDD之间的依赖关系。 
针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分为窄依赖（narrow dependency） 
和宽依赖（Wide Depencency，也称为Shuffle Depencency）。

窄依赖： 

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） 

spark宽窄以依赖_依赖关系

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） 

spark宽窄以依赖_spark宽窄以依赖_02

相比于宽依赖，窄依赖对优化很有利，主要基于以下两点：

  1. 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。
  2. 当RDD分区丢失时（某个节点故障），Spark会对数据进行重算
  3. 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
  4. 对于宽依赖，重算的父RDD分区对应多个子RDD分区的，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的其他未丢失分区，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。

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计算所有父分区， 
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，即只需要重新计算丢失分区的父分区，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。