Spark：宽依赖和窄依赖

站在父RDD角度 窄依赖：一对一

站在父RDD角度 宽依赖：一对多

宽依赖和窄依赖：

 

宽依赖：父RDD的分区被子RDD的多个分区使用   例如 groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作会产生宽依赖，会产生shuffle

窄依赖：父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区使用  例如map、filter、union等操作会产生窄依赖

 

注意：join操作有两种情况：如果两个RDD在进行join操作时，一个RDD的partition仅仅和另一个RDD中已知个数的Partition进行join，那么这种类型的join操作就是窄依赖，例如图1中左半部分的join操作(join with inputsco-partitioned)；其它情况的join操作就是宽依赖,例如图1中右半部分的join操作(join with inputsnot co-partitioned)，由于是需要父RDD的所有partition进行join的转换，这就涉及到了shuffle，因此这种类型的join操作也是宽依赖。