在Spark中，寬窄依賴(lài)(Wide vs Narrow Dependency)指的是作業(yè)(Job)中不同RDD(Resilient Distributed Dataset)之間的依賴(lài)關(guān)系類(lèi)型。

　　1.窄依賴(lài)(Narrow Dependency)：

　?。?）當(dāng)父RDD的每個(gè)分區(qū)僅被一個(gè)子RDD的對(duì)應(yīng)分區(qū)所使用時(shí)，就存在窄依賴(lài)。

　?。?）窄依賴(lài)發(fā)生在一對(duì)一的轉(zhuǎn)換操作，比如map、filter等。這意味著每個(gè)父RDD的分區(qū)只會(huì)被用于計(jì)算生成一個(gè)子RDD的對(duì)應(yīng)分區(qū)，不會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)的shuffle(重新分配數(shù)據(jù))。

　?。?）因?yàn)闆](méi)有數(shù)據(jù)的重新分發(fā)，窄依賴(lài)的操作效率高，不需要網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，而是在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算。

　　2.寬依賴(lài)(Wide Dependency)：

　?。?）當(dāng)父RDD的一個(gè)或多個(gè)分區(qū)被多個(gè)子RDD的分區(qū)所使用時(shí)，就存在寬依賴(lài)。

　?。?）寬依賴(lài)通常發(fā)生在會(huì)引起數(shù)據(jù)shuffle的操作，比如groupByKey、reduceByKey等需要數(shù)據(jù)重新分區(qū)的操作。

　?。?）數(shù)據(jù)的重新分區(qū)可能需要跨節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸，因?yàn)橥粋€(gè)父RDD的分區(qū)數(shù)據(jù)要被多個(gè)子RDD的分區(qū)所使用，這會(huì)帶來(lái)性能上的開(kāi)銷(xiāo)。

　　窄依賴(lài)和寬依賴(lài)之間的區(qū)別在于數(shù)據(jù)的分區(qū)以及是否需要在不同節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。Spark優(yōu)化會(huì)盡可能減少寬依賴(lài)的出現(xiàn)，因?yàn)樗鼈兛赡軐?dǎo)致性能下降，尤其是在涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)shuffle時(shí)。

　　使用窄依賴(lài)的轉(zhuǎn)換操作能夠構(gòu)建更高效的作業(yè)執(zhí)行計(jì)劃，因?yàn)樗鼈儨p少了數(shù)據(jù)移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)。因此，合理地設(shè)計(jì)Spark作業(yè)中的轉(zhuǎn)換操作，避免寬依賴(lài)的出現(xiàn)，有助于提高作業(yè)的性能和執(zhí)行效率。