举例说明什么是宽依赖和窄依赖？

在Spark中，依赖关系是指RDD之间的依赖关系。根据依赖关系的不同，可以将其分为宽依赖和窄依赖。 1. 窄依赖：当一个父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所依赖时，就称为窄依赖。在这种情况下，Spark可以并行处理父RDD和子RDD的分区，因为它们之间的依赖关系是一对一的。例如，map、filter等操作都是窄依赖。 2. 宽依赖：当一个父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖时，就称为宽依赖。在这种情况下，Spark需要在父RDD和子RDD之间进行数据的shuffle操作，以保证子RDD能够正确地获取到父RDD的数据。例如，groupByKey、reduceByKey等操作都是宽依赖。 举例说明： 假设有两个RDD A 和 B，其中 A 有4个分区，B 有3个分区。 如果 B 依赖于 A 的某个分区，那么这是一种窄依赖；如果 B 依赖于 A 的所有分区，那么这是一种宽依赖。