1 概述
今天我们来谈一谈Spark中的窄依赖和宽依赖。RDD大家应该有一定的理解了，弹性的分布式数据集，这里的弹性依赖于RDD之间的依赖关系，即使数据丢失也能重新计算。RDD之间的依赖关系又分为窄依赖和宽依赖，那到底什么是窄依赖什么是宽依赖呢？带着这个问题进入我们今天的学习。

2 窄依赖和宽依赖
2.1Lineage血统
Lineage保存了RDD的依赖关系。 RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

2.2窄依赖
窄依赖定义：一个父RDD的partition至多被子RDD的某个partition使用一次。
读起来试试感觉不是那么容易理解哈，下面我们配一张图小伙伴们对着理解这句话就容易了。

哪些操作是窄依赖呢，图上也有说明：对于map,filter,union ,join(co-partitioned)制定了父RDD中的分片具体交给哪个唯一的子RDD。这些都是窄依赖，不会产生shuffle的。

2.3 宽依赖
宽依赖定义： 一个父RDD的partition会被子RDD的某个partition使用多次。

宽依赖是会产生shuffle的，对于groupByKey，join with inputs not co-partitioned，xxbykey（通过key分发都会产生shuffle）

2.4窄依赖于宽依赖对比

• 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)。

总结： 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。

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