RDD的依赖关系？
RDD和它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。
1）窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，如图1所示。
2）宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Partition，如图2所示。
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。RDD可以相互依赖。
1）如果RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用，则称之为narrow dependency。
2）如果多个Child RDD分区都可以依赖，则称之为wide / shuffle dependency 。
Spark之所以将依赖分为narrow 和 shuffle / wide 。基于两点原因
1、首先，narrow dependencies可以支持在同一个cluster node上，以pipeline形式执行多条命令，例如在执行了map后，紧接着执行filter。
相反，shuffle / wide dependencies 需要所有的父分区都是可用的，可能还需要调用类似MapReduce之类的操作进行跨节点传递。
2、其次，则是从失败恢复的角度考虑。 narrow dependencies的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的parent partition即可，而且可以并行地在不同节点进行重计算。
相反，shuffle / wide dependencies 牵涉RDD各级的多个parent partition。
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图 1 RDD的窄依赖 图 2 RDD的宽依赖
接下来可以从不同类型的转换来进一步理解RDD的窄依赖和宽依赖的区别，如图3所示。
对于map和filter形式的转换来说，它们只是将Partition的数据根据转换的规则进行转化，并不涉及其他的处理，可以简单地认为只是将数据从一个形式转换到另一个形式。对于union，只是将多个RDD合并成一个，parent RDD的Partition(s)不会有任何的变化，可以认为只是把parent RDD的Partition(s)简单进行复制与合并。对于join，如果每个Partition仅仅和已知的、特定的Partition进行join，那么这个依赖关系也是窄依赖。对于这种有规则的数据的join，并不会引入昂贵的Shuffle。对于窄依赖，由于RDD每个Partition依赖固定数量的parent RDD(s)的Partition(s)，因此可以通过一个计算任务来处理这些Partition，并且这些Partition相互独立，这些计算任务也就可以并行执行了。
对于groupByKey，子RDD的所有Partition(s)会依赖于parent RDD的所有Partition(s)，子RDD的Partition是parent RDD的所有Partition Shuffle的结果，因此这两个RDD是不能通过一个计算任务来完成的。同样，对于需要parent RDD的所有Partition进行join的转换，也是需要Shuffle，这类join的依赖就是宽依赖而不是前面提到的窄依赖了。
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不同的操作依据其特性，可能会产生不同的依赖。例如map、filter操作会产生 narrow dependency 。reduceBykey操作会产生 wide / shuffle dependency。
通俗点来说，RDD的每个Partition,仅仅依赖于父RDD中的一个Partition,这才是窄。 就这么简单！
反正子Rdd的partition和父Rdd的Partition如果是一对一就是窄依赖，这样理解就好区分了 ！！！
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我以前总感觉这是窄依赖，其实 Rdd1的partition0依赖父Rdd0的 partition0和partition1，所以是宽依赖！
所有的依赖都要实现trait Dependency[T]：
abstract class Dependency[T] extends Serializable {
def rdd: RDD[T]
}
其中rdd就是依赖的parent RDD。
对于窄依赖的实现（有两种）
abstract class NarrowDependency[T](_rdd: RDD[T]) extends Dependency[T] {
//返回子RDD的partitionId依赖的所有的parent RDD的Partition(s)
def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]
override def rdd: RDD[T] = _rdd
}
窄依赖是有两种具体实现，分别如下：
·一种是一对一的依赖，即OneToOneDependency：
class OneToOneDependency[T](rdd: RDD[T]) extends NarrowDependency[T](rdd) {
override def getParents(partitionId: Int) = List(partitionId)
通过getParents的实现不难看出，RDD仅仅依赖于parent RDD相同ID的Partition。
还有一个是范围的依赖，即
RangeDependency，它仅仅被org.apache.spark.rdd.UnionRDD使用。UnionRDD是把多个RDD合成一个RDD，这些RDD是被拼接而成，即每个parent RDD的Partition的相对顺序不会变，只不过每个parent RDD在UnionRDD中的Partition的起始位置不同。因此它的getPartents如下：
override def getParents(partitionId: Int) = {
if(partitionId >= outStart && partitionId < outStart + length) {
List(partitionId - outStart + inStart)
} else {
Nil
}
}
其中，inStart是parent RDD中Partition的起始位置，outStart是在UnionRDD中的起始位置，length就是parent RDD中Partition的数量。
对于宽依赖的实现（只有一种）
宽依赖的实现只有一种：ShuffleDependency。子RDD依赖于parent RDD的所有Partition，因此需要Shuffle过程：
class ShuffleDependency[K, V, C](
@transient _rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]],
val partitioner: Partitioner,
val serializer: Option[Serializer] = None,
val keyOrdering: Option[Ordering[K]] = None,
val aggregator: Option[Aggregator[K, V, C]] = None,
val mapSideCombine: Boolean = false)
extends Dependency[Product2[K, V]] {
override def rdd = _rdd.asInstanceOf[RDD[Product2[K, V]]]
//获取新的shuffleId
val shuffleId: Int = _rdd.context.newShuffleId()
//向ShuffleManager注册Shuffle的信息
val shuffleHandle: ShuffleHandle =
_rdd.context.env.shuffleManager.registerShuffle(
shuffleId, _rdd.partitions.size, this)
_rdd.sparkContext.cleaner.foreach(_.registerShuffleForCleanup(this))
}
注意：宽依赖支持两种Shuffle Manager。
即org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager（基于Hash的Shuffle机制）
和org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager（基于排序的Shuffle机制）。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723403.html，如需转载请自行联系原作者
