下面这段在网上拷贝的
宽依赖 和窄依赖 说明该操作是 是否有shuffler 操作 成长(lineage )的来源
最有趣的部分是DAGScheduler。下面详解它的工作过程。RDD的数据结构里很重要的一个域是对父RDD的依赖。如图3所示，有两类依赖：窄（Narrow）依赖和宽（Wide）依赖。
图3 窄依赖和宽依赖
窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，和两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。图3中，map/filter和union属于第一类，对输入进行协同划分（co-partitioned）的join属于第二类。
宽依赖指子RDD的分区依赖于父RDD的所有分区，这是因为shuffle类操作，如图3中的groupByKey和未经协同划分的join。
窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join（此join非上文的join算子，而是指同步多个并行任务的barrier）： 把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使 是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局的barrier，是很昂贵的，会被最慢的那个节点拖死。如果子RDD的分区到 父RDD的分区是窄依赖，就可以实施经典的fusion优化，把两个fork/join合为一个；如果连续的变换算子序列都是窄依赖，就可以把很多个 fork/join并为一个，不但减少了大量的全局barrier，而且无需物化很多中间结果RDD，这将极大地提升性能。Spark把这个叫做流水线 （pipeline）优化。
transfer action 设计来源是 lazy evaluation 另外 scala 空间和rrd 空间的限制
这里有两个设计要点。首先是lazy evaluation。熟悉编译的都知道，编译器能看到的scope越大，优化的机会就越多。Spark虽然没有编译，但调度器实际上对DAG做了线性复 杂度的优化。尤其是当Spark上面有多种计算范式混合时，调度器可以打破不同范式代码的边界进行全局调度和优化。下面的例子中把Shark的SQL代码 和Spark的机器学习代码混在了一起。各部分代码翻译到底层RDD后，融合成一个大的DAG，这样可以获得更多的全局优化机会。
另一个要点是一旦行动算子产生原生数据，就必须退出RDD空间。因为目前Spark只能够跟踪RDD的计算，原生数据的计算对它来说是不可见的（除非以后 Spark会提供原生数据类型操作的重载、wrapper或implicit conversion）。这部分不可见的代码可能引入前后RDD之间的依赖，如下面的代码：
这里容易受到mr 模型的理解限制，直观上以为要shuffer 了就一定要执行，但实际是只有 action 方法 （要输出到rdd 以外的域(输出不是rdd) ,和要不要shuffer,要不要reduce没有关系，这里ACTION 的方法的reduce 和MR reduce 不是同一个东西 ）才会导致提交作业并执行。