宽窄依赖
●两种依赖关系类型
RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即
宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)
窄依赖(narrow dependency)
●图解
●如何区分宽窄依赖
窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖
宽依赖:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)
●面试题：
子RDD的一个分区依赖多个父RDD是宽依赖还是窄依赖？
不能确定,也就是宽窄依赖的划分依据是父RDD的一个分区是否被子RDD的多个分区所依赖,是,就是宽依赖,或者从shuffle的角度去判断,有shuffle就是宽依赖
●宽窄依赖的算子：
窄依赖算子有：map, filter, union, join(父RDD是hash-partitioned ), mapPartitions, mapValues
宽依赖算子有：groupByKey, join(父RDD不是hash-partitioned ), partitionBy
●为什么要设计宽窄依赖
1.对于窄依赖
Spark可以并行计算
如果有一个分区数据丢失，只需要从父RDD的对应1个分区重新计算即可，不需要重新计算整个任务，提高容错。
2.对于宽依赖
是划分Stage的依据 (详细见https://blog.csdn.net/weixin_44036154/article/details/105387304)
