Spark---RDD依赖关系
在Spark中，RDD之间的依赖关系可以分为几种不同的类型，主要包括：
- 宽依赖 (Wide Dependency)： parent RDD 的一个分区会被子 RDD 的多个分区使用。常见的宽依赖有一对多的 Shuffle 依赖。
- 窄依赖 (Narrow Dependency)： parent RDD 的一个分区只会被子 RDD 的一个分区使用。窄依赖可以是确定的或者非确定的，确定的窄依赖是一对一的。
在Spark中，可以通过RDD的transformation操作来创建新的RDD，不同的操作会产生不同类型的依赖关系。例如：
val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4), 2)
val rdd2 = rdd1.map(x => (x, 1))
val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
val rdd4 = rdd2.join(rdd3)在这个例子中：
rdd2和rdd3是宽依赖，因为它们之间的转换是join，需要进行 Shuffle。rdd2和rdd4是窄依赖，因为它们之间的转换是join，但是rdd2的每个分区只会被rdd4的一个分区使用。
在实际的Spark作业中，可以通过查看RDD的依赖关系来分析作业的性能和数据的流动情况。例如，可以使用 rdd.dependencies 方法来查看RDD的依赖关系。
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