Spark RDD的两种依赖关系？

在Spark中，不同的RDD之间具有依赖的关系。RDD与它所依赖的RDD的依赖关系有两种类型，分别是窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。

窄依赖是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区使用，即OneToOneDependencies。窄依赖的表现一般分为两类，第一类表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区；第二类表现为多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。也就是说，一个父RDD的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。为了便于理解，我们通常把窄依赖形象的比喻为独生子女。当RDD执行map、filter及union和join操作时，都会产生窄依赖，如图1所示。

图1 Narrow Dependencies窄依赖

从图1可以看出，RDD做map、filter和union算子操作时，是属于窄依赖的第一类表现；而RDD做join算子操作（对输入进行协同划分）时，是属于窄依赖表现的第二类。这里的输入协同划分是指多个父RDD的某一个分区的所有Key，被划分到子RDD的同一分区，而不是指同一个父RDD的某一个分区，被划分到子RDD的两个分区中。当子RDD做算子操作，因为某个分区操作失败导致数据丢失时，只需要重新对父RDD中对应的分区（与子RDD相对应的分区）做算子操作即可恢复数据。

宽依赖是指子RDD的每一个分区都会使用所有父RDD的所有分区或多个分区，即OneToManyDependecies。为了便于理解，我们通常把宽依赖形象的比喻为超生。当RDD做groupByKey和join操作时，会产生宽依赖，如图2所示。

图2 Wide Dependencies宽依赖

从图2可以看出，父RDD做groupByKey和join（输入未协同划分）算子操作时，子RDD的每一个分区都会依赖于所有父RDD的所有分区。当子RDD做算子操作，因为某个分区操作失败导致数据丢失时，则需要重新对父RDD中的所有分区进行算子操作才能恢复数据。

需要注意的是，join算子操作既可以属于窄依赖，也可以属于宽依赖。当join算子操作后，分区数量没有变化则为窄依赖（如join with inputs co-partitioned，输入协同划分）；当join算子操作后，分区数量发生变化则为宽依赖（如join with inputs not co-partitioned，输入非协同划分）。

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