关于Spark的知识点
1.宽依赖与窄依赖
针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分为窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency，也成shuffle dependency）。
窄依赖：
窄依赖是指1个父RDD分区对应1个子RDD的分区，换句话说，一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或者多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。所以窄依赖又可以分为两种情况：
# 1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区 比如 map、filter、union等算子
#1个子RDD的分区对应与N个父RDD的分区，比如co-partioned join
宽依赖：
宽依赖是指1个父RDD分区对应多个子RDD分区，宽依赖分两种情况
#1个父RDD对应非全部多个子RDD分区，比如groupBykey、reduceBykey、sortBykey
#1个父RDD对应所有子RDD分区，比如未经协同划分的join